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题名基于深度学习的复杂城市排水管道缺陷智能识别系统
被引量：3
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作者
许铁林
廖立国
周昌林
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机构
中冶成都勘察研究总院有限公司
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第S02期37-41,共5页
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基金
2022年度四川省住房城乡建设领域科技创新立项课题(SCJSKJ2022-14)
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文摘
随着现代化进程的不断推进,城市排水系统作为城市基础设施的重要组成部分,其规模和复杂程度不断增加。传统管道缺陷识别依赖于人工判读,费时费力且生产周期长。因此,开展排水管道缺陷智能识别系统研究具有重要的现实意义。本文针对工程项目中的实际需求,提出并实现了一套基于深度学习的复杂城市排水管道缺陷智能识别系统。通过管道缺陷数据库建立、多尺度缺陷检测模型构建、样本增量学习和迁移学习、基于专家系统的评估模型和帧间差分算法等关键技术,实现了缺陷识别的智能化和自动化。经生产实践验证,缺陷智能识别系统精确率达到78.04%,召回率达到84.59%,可有效提高管道缺陷检测效率。
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关键词
深度学习
排水管道
缺陷识别
增量学习
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Keywords
deep learning
drainage pipeline
defect identification
incremental learning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TU992.23
[建筑科学—市政工程]
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题名大功率提升机差动调速初探
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作者
许铁林
韩冬英
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机构
武汉钢铁学院
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出处
《武汉钢铁学院学报》
1995年第3期322-326,共5页
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文摘
矿井提升机的拖动电动机容量一般是很大的．为了实现对大功率提升机的速度控制，现在的提升机采用交流电动机或直流电动机拖动．然而交流电动机不能得到准确的直边速度，直流电动机虽然调速性能好，但大容量直流电动机成本太高，两者都有其缺陷．本文推荐采用差动调速传动，能较好地解决上述问题。差动调速同时又可满足微拖动的要求．
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关键词
差动调速
传动
提升机
速度图
矿井提升
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Keywords
differential speed regulation
driving
elevator
hodograph
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分类号
TF534
[冶金工程—钢铁冶金]
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题名JKM3.5＊6提升机制动力矩测试分析
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作者
雷仁
许铁林
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出处
《武汉钢铁学院学报》
1990年第4期441-444,共4页
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关键词
多绳提升机
安全制动矩
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分类号
TD534
[矿业工程—矿山机电]
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