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基于优化DeepLabv3+的混凝土梁裂缝分割及特征量化
被引量：
6
1
作者
张修杰
袁嘉豪
+1 位作者
岳学军
张伟锋
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第9期3794-3803,共10页
目前基于深度神经网络的裂缝分割模型存在着训练参数多、裂缝边缘分割粗糙、分割精度不足、缺少深度特征语义信息等问题。为解决以上问题,对分割性能较好的DeepLabv3+模型进行研究,嵌入Non-local注意力机制,并改进了主干网络ResNet101...
目前基于深度神经网络的裂缝分割模型存在着训练参数多、裂缝边缘分割粗糙、分割精度不足、缺少深度特征语义信息等问题。为解决以上问题,对分割性能较好的DeepLabv3+模型进行研究,嵌入Non-local注意力机制,并改进了主干网络ResNet101得到优化模型DeepLabv3+(N-S),最后基于优化模型的输出并使用裂缝骨架提取的方法来量化裂缝特征参数。使用的数据集为自制的混凝土梁裂缝图像数据集,并对优化前后模型作对比实验,分析了模型在各项性能上优化的有效性,并使用实测数据来验证评估裂缝各项特征参数量化方法。实验结果表明,DeepLabv3+(N-S)网络在数据集上的平均像素准确率(mean pixel accuracy,mPA)、平均交并比(mean intersection over union,mIoU)分别达到了88.86%、82.04%,较于原模型分别提高2.21%、2.54%,裂缝分割效果优于原模型,且裂缝样本各项特征参数量化的平均误差为+8.7%,低于原模型,可满足工程上的检测精度需求。
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关键词
裂缝分割
DeepLabv3+模型
NON-LOCAL
主干网络改进
裂缝
特征参数
量化
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职称材料
机器学习模型评估裹浆改性再生骨料形态特征及分布规律
2
作者
张嘉豪
陈正发
+1 位作者
宋艳
陈昭言
《硅酸盐通报》
CAS
北大核心
2024年第7期2490-2502,共13页
再生骨料(RA)的高吸水率、高压碎值、表面微裂纹及其不规则形态特征等缺陷限制了RA的再生利用。裹浆改性再生骨料(SRA)表面形成的壳膜结构不仅能够提高RA的力学性能,且对RA的形态特征有着显著影响。为了评估裹浆改性对RA形态特征的影响...
再生骨料(RA)的高吸水率、高压碎值、表面微裂纹及其不规则形态特征等缺陷限制了RA的再生利用。裹浆改性再生骨料(SRA)表面形成的壳膜结构不仅能够提高RA的力学性能,且对RA的形态特征有着显著影响。为了评估裹浆改性对RA形态特征的影响,本文采用粉煤灰基地聚物浆体对再生混凝土骨料(RCA)和再生砖骨料(RBA)进行裹浆改性,并通过图像处理技术分别获取并建立裹浆改性前后RCA和RBA两种常见RA的形态特征数据集。此外,文中还结合机器学习技术提取数据集中的关键信息,从而量化RA的形态特征。经过定量分析发现,与改性前相比,改性后的RA轴向系数、棱角度和球形度的分布范围均有不同程度的改善,其中裹浆改性对棱角度改善效果最为明显,裹浆改性再生混凝土骨料(SRCA)最大改善幅度达132.2%,裹浆改性再生砖骨料(SRBA)最大改善幅度达69.2%。
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关键词
再生骨料
裹浆改性
形态
特征参数
量化
形态
特征参数
分布
机器学习
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职称材料
土体拉伸破坏过程微细结构变化测试系统研发与应用
被引量：
3
3
作者
崔猛
刘洁
+1 位作者
韩尚宇
洪宝宁
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期4278-4286,共9页
针对目前土体拉伸测试水平的不足,研发了一套土体拉伸破坏过程微细结构变化测试系统,主要由拉伸加载装置、图像采集装置、图像处理程序3部分组成。拉伸加载装置为测试系统提供均匀、稳定的外部荷载和观测面;图像采集装置可利用跟踪平台...
针对目前土体拉伸测试水平的不足,研发了一套土体拉伸破坏过程微细结构变化测试系统,主要由拉伸加载装置、图像采集装置、图像处理程序3部分组成。拉伸加载装置为测试系统提供均匀、稳定的外部荷载和观测面;图像采集装置可利用跟踪平台连续拍摄拉伸过程中不同应力状态下的微细观结构图像,并利用基于数字散斑相关法的相对位移场计算,通过预拉伸可确定断裂带演化区域,即观测区域;图像处理程序可对所拍摄图像进行增强、融合、拼接、分割处理,并对图像中孔隙与颗粒的量化特征参数进行提取。基于所研发的测试系统开展了黏性土拉伸破坏的微细观试验,研究结果表明:黏性土在整个拉伸破坏过程中,颗粒结构调整在先,孔隙演化在后,孔隙的形成与贯通将最终导致试样的拉伸破坏;孔隙度与孔隙分布分维随拉伸变形量的增加而增长,颗粒分布分维随拉伸变形量的增加而降低,但均表现有相似的阶段性,据此可将整个拉伸破坏过程划分为孔隙的萌生、发展、贯通3个阶段。
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关键词
土体拉伸
微细结构
测试系统
图像处理
量化特征参数
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职称材料
题名
基于优化DeepLabv3+的混凝土梁裂缝分割及特征量化
被引量：
6
1
作者
张修杰
袁嘉豪
岳学军
张伟锋
机构
华南农业大学水利与土木工程学院
广东省交通规划设计研究院集团股份有限公司
华南农业大学人工智能学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第9期3794-3803,共10页
基金
广东省级大学生创新项目(S202110564060)
交通运输部规程编制项目《公路越岭隧道水文地质勘察规程》
广东省交通规划设计研究院集团股份有限公司科技创新项目(粤交院﹝2021﹞研发YF-014,粤交院﹝2021﹞研发YF-015)。
文摘
目前基于深度神经网络的裂缝分割模型存在着训练参数多、裂缝边缘分割粗糙、分割精度不足、缺少深度特征语义信息等问题。为解决以上问题,对分割性能较好的DeepLabv3+模型进行研究,嵌入Non-local注意力机制,并改进了主干网络ResNet101得到优化模型DeepLabv3+(N-S),最后基于优化模型的输出并使用裂缝骨架提取的方法来量化裂缝特征参数。使用的数据集为自制的混凝土梁裂缝图像数据集,并对优化前后模型作对比实验,分析了模型在各项性能上优化的有效性,并使用实测数据来验证评估裂缝各项特征参数量化方法。实验结果表明,DeepLabv3+(N-S)网络在数据集上的平均像素准确率(mean pixel accuracy,mPA)、平均交并比(mean intersection over union,mIoU)分别达到了88.86%、82.04%,较于原模型分别提高2.21%、2.54%,裂缝分割效果优于原模型,且裂缝样本各项特征参数量化的平均误差为+8.7%,低于原模型,可满足工程上的检测精度需求。
关键词
裂缝分割
DeepLabv3+模型
NON-LOCAL
主干网络改进
裂缝
特征参数
量化
Keywords
crack segmentation
DeepLabv3+model
Non-local
backbone network improvement
crack feature parameter quantification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
机器学习模型评估裹浆改性再生骨料形态特征及分布规律
2
作者
张嘉豪
陈正发
宋艳
陈昭言
机构
常州大学城市建设学院
常州大学材料科学与工程学院
武汉昭舍装饰设计有限公司
出处
《硅酸盐通报》
CAS
北大核心
2024年第7期2490-2502,共13页
基金
常州大学人才引进项目(ZMF18020312)。
文摘
再生骨料(RA)的高吸水率、高压碎值、表面微裂纹及其不规则形态特征等缺陷限制了RA的再生利用。裹浆改性再生骨料(SRA)表面形成的壳膜结构不仅能够提高RA的力学性能,且对RA的形态特征有着显著影响。为了评估裹浆改性对RA形态特征的影响,本文采用粉煤灰基地聚物浆体对再生混凝土骨料(RCA)和再生砖骨料(RBA)进行裹浆改性,并通过图像处理技术分别获取并建立裹浆改性前后RCA和RBA两种常见RA的形态特征数据集。此外,文中还结合机器学习技术提取数据集中的关键信息,从而量化RA的形态特征。经过定量分析发现,与改性前相比,改性后的RA轴向系数、棱角度和球形度的分布范围均有不同程度的改善,其中裹浆改性对棱角度改善效果最为明显,裹浆改性再生混凝土骨料(SRCA)最大改善幅度达132.2%,裹浆改性再生砖骨料(SRBA)最大改善幅度达69.2%。
关键词
再生骨料
裹浆改性
形态
特征参数
量化
形态
特征参数
分布
机器学习
Keywords
recycled aggregate
slurry-modification
quantification of morphological characteristic
distribution of morphological characteristic
machine learning
分类号
TU528 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
土体拉伸破坏过程微细结构变化测试系统研发与应用
被引量：
3
3
作者
崔猛
刘洁
韩尚宇
洪宝宁
机构
南昌工程学院土木与建筑工程学院
河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室
南昌工程学院外国语学院
南昌航空大学土木建筑学院
出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期4278-4286,共9页
基金
国家自然科学基金项目(No.51609114)
河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室开放基金项目(No.2016001)
江西省教育厅基金项目(No.GJJ161101)~~
文摘
针对目前土体拉伸测试水平的不足,研发了一套土体拉伸破坏过程微细结构变化测试系统,主要由拉伸加载装置、图像采集装置、图像处理程序3部分组成。拉伸加载装置为测试系统提供均匀、稳定的外部荷载和观测面;图像采集装置可利用跟踪平台连续拍摄拉伸过程中不同应力状态下的微细观结构图像,并利用基于数字散斑相关法的相对位移场计算,通过预拉伸可确定断裂带演化区域,即观测区域;图像处理程序可对所拍摄图像进行增强、融合、拼接、分割处理,并对图像中孔隙与颗粒的量化特征参数进行提取。基于所研发的测试系统开展了黏性土拉伸破坏的微细观试验,研究结果表明:黏性土在整个拉伸破坏过程中,颗粒结构调整在先,孔隙演化在后,孔隙的形成与贯通将最终导致试样的拉伸破坏;孔隙度与孔隙分布分维随拉伸变形量的增加而增长,颗粒分布分维随拉伸变形量的增加而降低,但均表现有相似的阶段性,据此可将整个拉伸破坏过程划分为孔隙的萌生、发展、贯通3个阶段。
关键词
土体拉伸
微细结构
测试系统
图像处理
量化特征参数
Keywords
soil tensile
microstructure
test system
image processing
quantitative feature parameters
分类号
TU411 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化DeepLabv3+的混凝土梁裂缝分割及特征量化
张修杰
袁嘉豪
岳学军
张伟锋
《科学技术与工程》
北大核心
2023
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
机器学习模型评估裹浆改性再生骨料形态特征及分布规律
张嘉豪
陈正发
宋艳
陈昭言
《硅酸盐通报》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
3
土体拉伸破坏过程微细结构变化测试系统研发与应用
崔猛
刘洁
韩尚宇
洪宝宁
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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职称材料
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