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Improved model-based study of backfill stress distribution considering rock-backfill closure,mine depth,and position along stope length
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作者 LIU Chun-kang WANG Hong-jiang +1 位作者 WU Ai-xiang LI Hao 《Journal of Central South University》 2025年第7期2717-2731,共15页
During upward horizontal stratified backfill mining,stable backfill is essential for cap and sill pillar recovery.Currently,the primary method for calculating the required strength of backfill is the generalized three... During upward horizontal stratified backfill mining,stable backfill is essential for cap and sill pillar recovery.Currently,the primary method for calculating the required strength of backfill is the generalized three-dimensional(3 D)vertical stress model,which ignores the effect of mine depth,failing to obtain the vertical stress at different positions along stope length.Therefore,this paper develops and validates an improved 3 D model solution through numerical simulation in Rhino-FLAC^(3D),and examines the stress state and stability of backfill under different conditions.The results show that the improved model can accurately calculate the vertical stress at different mine depths and positions along stope length.The error rates between the results of the improved model and numerical simulation are below 4%,indicating high reliability and applicability.The maximum vertical stress(σ_(zz,max))in backfill is positively correlated with the degree of rock-backfill closure,which is enhanced by mine depth and elastic modulus of backfill,while weakened by stope width and inclination,backfill friction angle,and elastic modulus of rock mass.Theσ_(zz,max)reaches its peak when the stope length is 150 m,whileσ_(zz,max)is insensitive to changes in rock-backfill interface parameters.In all cases,the backfill stability can be improved by reducingσ_(zz,max).The results provide theoretical guidance for the backfill strength design and the safe and efficient recovery of ore pillars in deep mining. 展开更多
关键词 BACKFILL mine depth rock-backfill closure stability maximum vertical stress numerical simulation
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Effect of water on dynamic mechanical properties of coal under different depth stress conditions
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作者 LI Sheng-wei GAO Ming-zhong +2 位作者 LI Ye-xue WANG Jun ZENG Gang 《Journal of Central South University》 2025年第1期220-228,共9页
Coal seam water injection in tunnels is an effective technical measure for preventing coal mine rock bursts.This study used the improved split Hopkinson pressure bar(SHPB)to apply three equal static stresses to water-... Coal seam water injection in tunnels is an effective technical measure for preventing coal mine rock bursts.This study used the improved split Hopkinson pressure bar(SHPB)to apply three equal static stresses to water-saturated coal to simulate the initial stress environment of coal at different depths.Then,dynamic mechanical experiments were conducted on the saturated coal at different depths to investigate the effects of water saturation and depth on the coal samples’dynamic mechanical properties.Under uniaxial compression and without lateral compression,the strength of coal samples decreased to varying degrees in the saturated state;under different depth conditions,the dynamic strength of coal in the saturated state decreased compared with that in the natural state.However,compared with that at 0 m,the reduction in the strength of coal under the saturated condition at 200,400,600,and 800 m was significantly reduced.The findings of this study provide a basic theoretical foundation for the prevention and control of dynamic coal mine disasters. 展开更多
关键词 COAL mining depths water saturation SHPB dynamic compressive strength
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TalentDepth:基于多尺度注意力机制的复杂天气场景单目深度估计模型
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作者 张航 卫守林 殷继彬 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期442-448,共7页
对于复杂天气场景图像模糊、低对比度和颜色失真所导致的深度信息预测不准的问题,以往的研究均以标准场景的深度图作为先验信息来对该类场景进行深度估计。然而,这一方式存在先验信息精度较低等问题。对此,提出一个基于多尺度注意力机... 对于复杂天气场景图像模糊、低对比度和颜色失真所导致的深度信息预测不准的问题,以往的研究均以标准场景的深度图作为先验信息来对该类场景进行深度估计。然而,这一方式存在先验信息精度较低等问题。对此,提出一个基于多尺度注意力机制的单目深度估计模型TalentDepth,以实现对复杂天气场景的预测。首先,在编码器中融合多尺度注意力机制,在减少计算成本的同时,保留每个通道的信息,提高特征提取的效率和能力。其次,针对图像深度不清晰的问题,基于几何一致性,提出深度区域细化(Depth Region Refinement,DSR)模块,过滤不准确的像素点,以提高深度信息的可靠性。最后,输入图像翻译模型所生成的复杂样本,并计算相应原始图像上的标准损失来指导模型的自监督训练。在NuScence,KITTI和KITTI-C这3个数据集上,相比于基线模型,所提模型对误差和精度均有优化。 展开更多
关键词 单目深度估计 自监督学习 多尺度注意力 知识提炼 深度学习
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轻量化的低成本海洋机器人深度估计方法EDepth
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作者 陈东烁 柴春来 +1 位作者 叶航 张思赟 《计算机应用》 北大核心 2025年第S1期106-113,共8页
针对传统单目深度估计方法在海洋环境中存在的精度低、鲁棒性差、运行速度慢和难以部署等问题,提出一种轻量化的海洋机器人深度估计方法,命名为EDepth(EfficientDepth)。该方法旨在提升低成本海洋机器人的三维(3D)感知能力。首先,利用... 针对传统单目深度估计方法在海洋环境中存在的精度低、鲁棒性差、运行速度慢和难以部署等问题,提出一种轻量化的海洋机器人深度估计方法,命名为EDepth(EfficientDepth)。该方法旨在提升低成本海洋机器人的三维(3D)感知能力。首先,利用水下光衰减先验,通过空间转换将输入数据从原始RGB(Red-Green-Blue)图像空间映射到RBI(Red-BlueIntensity)输入域,从而提高深度估计的准确性;其次,采用高效的EfficientFormerV2作为特征提取模块,并结合视觉注意力机制MiniViT(Mini Vision Transformer)和光衰减模块实现深度信息的有效提取和处理;此外,通过自适应分区的设计,MiniViT模块能够动态调整深度区间,从而提高深度估计的精度;最后,优化网络结构,从而在不牺牲性能的前提下,实现高效的计算。实验结果表明,EDepth在RGB-D(Red-Green-Blue Depth)数据集USOD10K上的深度估计性能显著优于传统方法。具体来说,EDepth在平均绝对相对误差(Abs Rel)上达到了0.587,而DenseDepth为0.519,尽管DenseDepth在某些指标上表现更佳,但相较于DenseDepth的4 461万参数和171.44 MB的内存占用,EDepth仅有461万参数,减少了89.67%的参数量,而内存占用减少至23.56 MB,且在单个CPU上EDepth的每秒帧数(FPS)达到了14.11,明显优于DenseDepth的2.45。可见,EDepth在深度估计性能和计算效率之间取得了良好的平衡。 展开更多
关键词 三维感知 自适应分区 计算效率 EfficientFormerV2 海洋机器人 单目深度估计
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LpDepth:基于拉普拉斯金字塔的自监督单目深度估计
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作者 曹明伟 邢景杰 +1 位作者 程宜风 赵海锋 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期33-40,共8页
自监督单目深度估计受到了国内外研究人员的广泛关注。现有基于深度学习的自监督单目深度估计方法主要采用编码器-解码器结构。然而,这些方法在编码过程中对输入图像进行下采样操作,导致部分图像信息,尤其是图像的边界信息丢失,进而影... 自监督单目深度估计受到了国内外研究人员的广泛关注。现有基于深度学习的自监督单目深度估计方法主要采用编码器-解码器结构。然而,这些方法在编码过程中对输入图像进行下采样操作,导致部分图像信息,尤其是图像的边界信息丢失,进而影响深度图的精度。针对上述问题,提出一种基于拉普拉斯金字塔的自监督单目深度估计方法(Self-supervised Monocular Depth Estimation Based on the Laplace Pyramid,LpDepth)。此方法的核心思想是:首先,使用拉普拉斯残差图丰富编码特征,以弥补在下采样过程中丢失的特征信息;其次,在下采样过程中使用最大池化层突显和放大特征信息,使编码器在特征提取过程中更容易地提取到训练模型所需要的特征信息;最后,使用残差模块解决过拟合问题,提高解码器对特征的利用效率。在KITTI和Make3D等数据集上对所提方法进行了测试,同时将其与现有经典方法进行了比较。实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 单目深度估计 拉普拉斯金字塔 残差网络 深度图
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DepthMamba:多尺度VisionMamba架构的单目深度估计
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作者 徐志斌 张孙杰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第3期944-948,共5页
在单目深度估计领域,虽然基于CNN和Transformer的模型已经得到了广泛的研究,但是CNN全局特征提取不足,Transformer则具有二次计算复杂性。为了克服这些限制,提出了一种用于单目深度估计的端到端模型,命名为DepthMamba。该模型能够高效... 在单目深度估计领域,虽然基于CNN和Transformer的模型已经得到了广泛的研究,但是CNN全局特征提取不足,Transformer则具有二次计算复杂性。为了克服这些限制,提出了一种用于单目深度估计的端到端模型,命名为DepthMamba。该模型能够高效地捕捉全局信息并减少计算负担。具体地,该方法引入了视觉状态空间(VSS)模块构建编码器-解码器架构,以提高模型提取多尺度信息和全局信息的能力。此外,还设计了MLPBins深度预测模块,旨在优化深度图的平滑性和整洁性。最后在室内场景NYU_Depth V2数据集和室外场景KITTI数据集上进行了综合实验,实验结果表明:与基于视觉Transformer架构的Depthformer相比,该方法网络参数量减少了27.75%,RMSE分别减少了6.09%和2.63%,验证了算法的高效性和优越性。 展开更多
关键词 单目深度估计 Vmamba Bins深度预测 状态空间模型
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基于Depth-wise卷积和视觉Transformer的图像分类模型 被引量:6
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作者 张峰 黄仕鑫 +1 位作者 花强 董春茹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期196-204,共9页
图像分类作为一种常见的视觉识别任务,有着广阔的应用场景。在处理图像分类问题时,传统的方法通常使用卷积神经网络,然而,卷积网络的感受野有限,难以建模图像的全局关系表示,导致分类精度低,难以处理复杂多样的图像数据。为了对全局关... 图像分类作为一种常见的视觉识别任务,有着广阔的应用场景。在处理图像分类问题时,传统的方法通常使用卷积神经网络,然而,卷积网络的感受野有限,难以建模图像的全局关系表示,导致分类精度低,难以处理复杂多样的图像数据。为了对全局关系进行建模,一些研究者将Transformer应用于图像分类任务,但为了满足Transformer的序列化和并行化要求,需要将图像分割成大小相等、互不重叠的图像块,破坏了相邻图像数据块之间的局部信息。此外,由于Transformer具有较少的先验知识,模型往往需要在大规模数据集上进行预训练,因此计算复杂度较高。为了同时建模图像相邻块之间的局部信息并充分利用图像的全局信息,提出了一种基于Depth-wise卷积的视觉Transformer(Efficient Pyramid Vision Transformer,EPVT)模型。EPVT模型可以实现以较低的计算成本提取相邻图像块之间的局部和全局信息。EPVT模型主要包含3个关键组件:局部感知模块(Local Perceptron Module,LPM)、空间信息融合模块(Spatial Information Fusion,SIF)和“+卷积前馈神经网络(Convolution Feed-forward Network,CFFN)。LPM模块用于捕获图像的局部相关性;SIF模块用于融合相邻图像块之间的局部信息,并利用不同图像块之间的远距离依赖关系,提升模型的特征表达能力,使模型学习到输出特征在不同维度下的语义信息;CFFN模块用于编码位置信息和重塑张量。在图像分类数据集ImageNet-1K上,所提模型优于现有的同等规模的视觉Transformer分类模型,取得了82.6%的分类准确度,证明了该模型在大规模数据集上具有竞争力。 展开更多
关键词 深度学习 图像分类 depth-wise卷积 视觉Transformer 注意力机制
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基于改进FeatDepth的足球运动场景无监督单目图像深度预测
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作者 傅荟璇 徐权文 王宇超 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第10期74-84,共11页
为了在降低成本的同时提高图像深度信息预测的精确度,并将深度估计应用于足球运动场景,提出一种基于改进FeatDepth的足球运动场景无监督单目图像深度预测方法。首先,对原FeatDepth引入注意力机制,使模型更加关注有效的特征信息;其次,将F... 为了在降低成本的同时提高图像深度信息预测的精确度,并将深度估计应用于足球运动场景,提出一种基于改进FeatDepth的足球运动场景无监督单目图像深度预测方法。首先,对原FeatDepth引入注意力机制,使模型更加关注有效的特征信息;其次,将FeatDepth中的PoseNet网络和DepthNet网络分别嵌入GAM全局注意力机制模块,为网络添加额外的上下文信息,在基本不增加计算成本的情况下提升FeatDepth模型深度预测性能;再次,为在低纹理区域和细节上获得更好的深度预测效果,由单视图重构损失与交叉视图重构损失组合而成最终的损失函数。选取KITTI数据集中Person场景较多的部分进行数据集制作并进行仿真实验,结果表明,改进后的FeatDepth模型不仅在精确度上有所提升,且在低纹理区域及细节处拥有更好的深度预测效果。最后,对比模型在足球场景下的推理效果后得出,改进后的模型在低纹理区域(足球、球门等)及细节处(肢体等)有更好的深度预测效果,实现了将基于无监督的单目深度估计模型应用于足球运动场景的目的。 展开更多
关键词 足球运动场景 无监督单目深度估计 Featdepth 注意力机制 GAM 图像重构
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Improving path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation based on a new depth sorting fast search algorithm
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作者 Xiaocong Zhou Wei Zheng +2 位作者 Zhaowei Li Panlong Wu Yongjin Sun 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期285-296,共12页
This study focuses on the improvement of path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation.Firstly,a Depth Sorting Fast Search(DSFS)algorithm was proposed to improve the planning speed of the Quick Rapi... This study focuses on the improvement of path planning efficiency for underwater gravity-aided navigation.Firstly,a Depth Sorting Fast Search(DSFS)algorithm was proposed to improve the planning speed of the Quick Rapidly-exploring Random Trees*(Q-RRT*)algorithm.A cost inequality relationship between an ancestor and its descendants was derived,and the ancestors were filtered accordingly.Secondly,the underwater gravity-aided navigation path planning system was designed based on the DSFS algorithm,taking into account the fitness,safety,and asymptotic optimality of the routes,according to the gravity suitability distribution of the navigation space.Finally,experimental comparisons of the computing performance of the ChooseParent procedure,the Rewire procedure,and the combination of the two procedures for Q-RRT*and DSFS were conducted under the same planning environment and parameter conditions,respectively.The results showed that the computational efficiency of the DSFS algorithm was improved by about 1.2 times compared with the Q-RRT*algorithm while ensuring correct computational results. 展开更多
关键词 depth Sorting Fast Search algorithm Underwater gravity-aided navigation Path planning efficiency Quick Rapidly-exploring Random Trees*(QRRT*)
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基于Shuffle-ZoeDepth单目深度估计的苗期玉米株高测量方法 被引量:4
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作者 赵永杰 蒲六如 +2 位作者 宋磊 刘佳辉 宋怀波 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期235-243,253,共10页
株高是鉴别玉米种质性状及作物活力的重要表型指标,苗期玉米遗传特性表现明显,准确测量苗期玉米植株高度对玉米遗传特性鉴别与田间管理具有重要意义。针对传统植株高度获取方法依赖人工测量,费时费力且存在主观误差的问题,提出了一种融... 株高是鉴别玉米种质性状及作物活力的重要表型指标,苗期玉米遗传特性表现明显,准确测量苗期玉米植株高度对玉米遗传特性鉴别与田间管理具有重要意义。针对传统植株高度获取方法依赖人工测量,费时费力且存在主观误差的问题,提出了一种融合混合注意力信息的改进ZoeDepth单目深度估计模型。改进后的模型将Shuffle Attention模块加入Decoder模块的4个阶段,使Decoder模块在对低分辨率特征图信息提取过程中能更关注特征图中的有效信息,提升了模型关键信息的提取能力,可生成更精确的深度图。为验证本研究方法的有效性,在NYU-V2深度数据集上进行了验证。结果表明,改进的Shuffle-ZoeDepth模型在NYU-V2深度数据集上绝对相对差、均方根误差、对数均方根误差为0.083、0.301 mm、0.036,不同阈值下准确率分别为93.9%、99.1%、99.8%,均优于ZoeDepth模型。同时,利用Shuffle-ZoeDepth单目深度估计模型结合玉米植株高度测量模型实现了苗期玉米植株高度的测量,采集不同距离下苗期玉米图像进行植株高度测量试验。当玉米高度在15~25 cm、25~35 cm、35~45 cm 3个区间时,平均测量绝对误差分别为1.41、2.21、2.08 cm,平均测量百分比误差分别为8.41%、7.54%、4.98%。试验结果表明该方法可仅使用单个RGB相机完成复杂室外环境下苗期玉米植株高度的精确测量。 展开更多
关键词 苗期玉米 株高 单目深度估计 测量方法 混合注意力机制
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基于改进Monodepth2的内窥镜图像深度估计方法
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作者 王晓雨 孟晓亮 +1 位作者 张立晔 宋政 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第36期15540-15547,共8页
内窥镜图像深度估计是微创手术中的重要技术难题。为提高内窥镜图像深度估计的准确性,提出一种基于改进Monodepth2的内窥镜图像深度估计方法。在深度估计网络中,编码器使用ResNet34模块,并引入SAB(sparse attentive backtracking)注意... 内窥镜图像深度估计是微创手术中的重要技术难题。为提高内窥镜图像深度估计的准确性,提出一种基于改进Monodepth2的内窥镜图像深度估计方法。在深度估计网络中,编码器使用ResNet34模块,并引入SAB(sparse attentive backtracking)注意力机制、改进的FPN(feature pyramid network)模块以及特征增强模块,以使所提网络更好地理解全局信息、灵活有效地处理多尺度特征,并进一步增强其稳定性和可靠性。解码器通过上采样获取图像的深度信息和位姿信息。采用光度重投影误差、结构相似性和边缘感知平滑误差作为损失函数,以进一步提高所提方法的准确性。评估采用Hamlyn公共数据集,实验结果表明:所提方法可更加准确地估计内窥镜图像的深度信息,进一步验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 深度估计 内窥镜图像 特征增强 损失函数
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基于图像关键帧的Visual-Depth Map建立方法 被引量:1
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作者 马琳 杨浩 +1 位作者 谭学治 冯冠元 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期23-31,共9页
对于室内视觉定位系统,需要在离线阶段建立Visual Map数据库用来存储图像信息,在线阶段用户通过与Visual Map数据库进行比对来完成用户位置的估计.离线阶段建立的数据库可以采用逐点采样或视频流采样的方式.但是无论何种方式,考虑到数... 对于室内视觉定位系统,需要在离线阶段建立Visual Map数据库用来存储图像信息,在线阶段用户通过与Visual Map数据库进行比对来完成用户位置的估计.离线阶段建立的数据库可以采用逐点采样或视频流采样的方式.但是无论何种方式,考虑到数据库中图像信息的相似性,传统方式建立的数据库中存储图像有较多冗余,导致增加了在线阶段的定位时间开销.因此,本文根据Visual Map中的相邻图像间的相似性,提出了一种基于图像关键帧的Visual-Depth Map建立方法,有效地减少了离线数据库的规模.在离线阶段,本文使用Kinect传感器同时获得图像信息和深度信息;然后,通过基于图像相似度的图像关键帧算法对原始图像序列进行筛选,得到关键帧序列,从而实现Visual-Depth Map的建立.在线阶段,用户可以直接输入查询图像与Visual-Depth Map中的图像序列进行检索匹配,找到相似度较高的匹配图像,再通过EPnP算法进行2D-3D的位姿估计,完成用户位置的计算.实验证明,本文所提方法可以在保证较高定位精度的前提下,有效减少离线数据库规模,降低在线阶段的定位时间开销. 展开更多
关键词 室内定位系统 视觉定位 Visual-depth MAP 关键帧
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利用RGB-Depth相机的机械模型建模
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作者 林帅 程志全 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2044-2049,共6页
从真实机械模型出发,提出了一种利用RGB-Depth相机重建机械模型的方法。该方法流程如下:首先,利用RGB-Depth相机捕获真实的机械模型,获取机械模型的RGB图像和深度数据,注册出模型的粗糙点云数据;其次,用户通过简单的交互,快速将点云分... 从真实机械模型出发,提出了一种利用RGB-Depth相机重建机械模型的方法。该方法流程如下:首先,利用RGB-Depth相机捕获真实的机械模型,获取机械模型的RGB图像和深度数据,注册出模型的粗糙点云数据;其次,用户通过简单的交互,快速将点云分割成多个部分;再次,利用机械模型构造基元简单、规整性好、复用性高的特点,从零件数据库中选取合适的基元,匹配分割的子部分;最后,通过模型部件之间位置关系的优化,重建出多零件机械模型的网格数据。实验结果表明,这种建模方法可以为机械模型重建出具有良好几何特性且符合机械模型构成规则的网格数据,为机械模型的建模技术提供一种新的选择。 展开更多
关键词 机械模型 RGB-depth相机 交互式分割 基元拟合
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Depth map软件在网师园空间分析中的应用 被引量:43
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作者 郭佳希 《中国园林》 北大核心 2014年第8期120-124,共5页
空间句法是一种通过对包括建筑、聚落、城市以及景观在内的人居空间结构的量化描述来研究空间组织的理论和方法。作为空间句法的专用分析软件,近年来Depth map在空间结构分析领域得到了越来越广泛的应用。以江南园林网师园为例,利用Dept... 空间句法是一种通过对包括建筑、聚落、城市以及景观在内的人居空间结构的量化描述来研究空间组织的理论和方法。作为空间句法的专用分析软件,近年来Depth map在空间结构分析领域得到了越来越广泛的应用。以江南园林网师园为例,利用Depth map软件建立模型,对其空间的可视和可行2个层面分别进行连接度、整合度和深度值的空间结构分析,并得出相应结论:Depth map在定量分析园林空间特性,确定园林空间不同层面之间的联系方面起着重要作用。 展开更多
关键词 风景园林 空间句法 depth MAP 网师园 连接度 整合度 深度值
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Anchoring Depth Research of Anti-Slide Piles of Anchor Bar in Soil 被引量:6
15
作者 Xunchang Li,Yuming Men School of Geological Engineering and Surveying Engineering,Chang’an University,Xi’an 710054,China. 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期182-182,共1页
The model test result of earth force in the side of anti-slide pile of anchor bars was introduced.There are three groups of the tests.The loads were on the back side of the slope in two groups.The other one was loaded... The model test result of earth force in the side of anti-slide pile of anchor bars was introduced.There are three groups of the tests.The loads were on the back side of the slope in two groups.The other one was loaded just behind the pile by the jack.In order to get the force of the soil,some earth-pressure boxes were used to get the earth pressure on the side of the piles.The part of the max pressure and the earth pressure was mainly focused under the slip line 展开更多
关键词 anti-slide PILE of ANCHOR BAR model test ANCHORING depth SLIP line
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Ground stability of underground gateroad with 1 km burial depth: A case study from Xingdong coal mine, China 被引量:15
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作者 ZHANG Guang-chao HE Fu-lian +1 位作者 LAI Yong-hui JIA Hong-guo 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第6期1386-1398,共13页
This paper presents an integrated investigation of the ground stability of a deep gateroad with a 1 km burial depth based on a field test, case studies, and numerical modelling. In situ stress measurements and mechani... This paper presents an integrated investigation of the ground stability of a deep gateroad with a 1 km burial depth based on a field test, case studies, and numerical modelling. In situ stress measurements and mechanical properties tests were first conducted in the test site. Then, the deformation behavior, stress and yield zone distributions, as well as the bolts load of the gateroad, were simulated using FLAC3D software. The model results demonstrated that the soft rock properties and high in situ stress were the main factors for the deep gateroad instability, and the shear slip failure induced by the high stress was the primary failure model for the deep rock mass. In addition, the unsuitable support patterns, especially the relatively short bolts/cables with low pre-tensions, the lack of high-strengthen secondary supports and the unsupported floor strata, also contributed to the gateroad instability. Subsequently, a new combined supporting strategy, incorporating longer bolts/cables, yielding ring supports, and grouting measures, was proposed for the deep gateroad, and its validity was verified via field monitoring. All these could be a reference for understanding the failure mechanism of the gateroad with 1 km burial depth. 展开更多
关键词 deep coal mine soft rock burial depth failure mechanism deformation behavior support strategy
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位场数据解释的Theta-Depth法 被引量:9
17
作者 陈国强 马国庆 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期2225-2231,共7页
Theta图是利用位场(重磁)数据识别边界的常用方法,其表达式为重磁异常水平变化与垂直变化的比值函数.该方法计算浅源地质体边界的效果较好,而由于深源位场数据在换算过程中会产生趋同效应,在深源地质体识别应用中计算结果不准确,为此,... Theta图是利用位场(重磁)数据识别边界的常用方法,其表达式为重磁异常水平变化与垂直变化的比值函数.该方法计算浅源地质体边界的效果较好,而由于深源位场数据在换算过程中会产生趋同效应,在深源地质体识别应用中计算结果不准确,为此,本文提出Theta-Depth法并进行地质体埋深的计算.首先给出直接利用Theta图像进行场源体深度估算的方法,然后推导出基于Theta导数的线性方程来自动估算场源位置参数,本文方法可有效地利用Theta图像的特征为约束条件来提高反演结果的精度.理论模型试验证明本文提出的Theta-Depth法能有效地计算出场源体位置和深度.将该方法应用于满都拉地区实测磁数据的解释,帮助圈定了矿脉的分布. 展开更多
关键词 THETA 位场 深度 线性方程
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基于Depth from Focus的图像三维重建 被引量:7
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作者 王金岩 史文华 敬忠良 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期181-186,共6页
应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清... 应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足。理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度。 展开更多
关键词 图像融合 图像三维重建 聚焦深度 序列图像
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基于Boosting-Monodepth的管道病害深度估计与三维重建 被引量:5
19
作者 方宏远 姜雪 +5 位作者 王念念 胡群芳 雷建伟 王飞 赵继成 代毅 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期161-169,共9页
城市地下管道是城市的血脉经络,但随着排水管道的大量投入运营和使用年限增加,引发了一系列的管道病害安全隐患,如管道整体结构变形、内表面破裂和管中异物插入等问题,传统的病害图像视频采集、检测和后期病害分类甄选都是从二维视角出... 城市地下管道是城市的血脉经络,但随着排水管道的大量投入运营和使用年限增加,引发了一系列的管道病害安全隐患,如管道整体结构变形、内表面破裂和管中异物插入等问题,传统的病害图像视频采集、检测和后期病害分类甄选都是从二维视角出发,欠缺对三维空间信息(深度)的考虑。针对上述3种病害从生成深度图、由二维深度图重建三维管道病害这两方面进行研究,提出了一种基于boosting-monodepth的双重深度估计方法以提升深度图效果,最终生成画面连续一致、轮廓清晰的深度图。性能评估方面采用Abs-Rel、RMSE、SqRel、ORD和D3R等通用指标,与传统算法对比,结果显示boosting-monodepth的RMSE值降低了30%,精确度指标δ<1.25时,模型深度信息预测精确度提高了18%,此后以得到的深度图为基础重建管道病害三维点云,并在CloudCompare软件上三维可视化,最后采用随机采样一致算法测算病害深度并和实测数据对比证明其有效性和准确性。 展开更多
关键词 管道病害 深度估计 三维重建
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Ballistic model for the prediction of penetration depth and residual velocity in adobe:A new interpretation of the ballistic resistance of earthen masonry 被引量:2
20
作者 T.Li Piani J.Weerheijm L.J.Sluys 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第5期607-611,共5页
In this paper, a new one-dimensional phenomenological model is developed for the assessment of the ballistic performance of Adobe. Adobe is a masonry largely spread in areas of the world involved in military operation... In this paper, a new one-dimensional phenomenological model is developed for the assessment of the ballistic performance of Adobe. Adobe is a masonry largely spread in areas of the world involved in military operations. Addressing fundamental ballistic parameters such as residual velocity or penetration depth for this building technology is necessary. The model follows the hypotheses for the ballistic response of concrete targets to high velocity impacts, provided with a dominant contribution of shear friction typical of soils. The hypotheses at the basis of the model are consistent with all experimental evidence collected by authors on Adobe. Adobe brick and mortar belong to the material class of concrete,whereas the overall mechanical parameters are determined by the internal soil mixture, including the percentage of fibre reinforcement. Despite its relative simplicity, the model is capable of well predicting ballistic test results currently available in literature for Adobe, including the data of an experimental campaign recently performed by the authors on real Adobe walls in the field. 展开更多
关键词 Impact PENETRATION depth Residual velocity ADOBE Wall BRICK MORTAR BALLISTIC
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