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基于Stone-SAM的便携式粗集料级配智能检测
1
作者
张鸿
杨俊雅
+2 位作者
刘可心
张益鹏
程雪聪
《建筑材料学报》
北大核心
2025年第6期581-590,共10页
为实现精确的粗集料级配检测,提出了一种便携式粗集料级配智能检测方法。采用知识蒸馏的策略对视觉大模型——分割一切模型(SAM)进行网络结构轻量化,嵌入神经网络分类器PP-HGNetV2为模型提供语义判断的能力,设计粗集料颗粒特征参数数学...
为实现精确的粗集料级配检测,提出了一种便携式粗集料级配智能检测方法。采用知识蒸馏的策略对视觉大模型——分割一切模型(SAM)进行网络结构轻量化,嵌入神经网络分类器PP-HGNetV2为模型提供语义判断的能力,设计粗集料颗粒特征参数数学表征算法,开发移动端应用程序,实现粗集料级配高通量检测。对5种粗集料级配场景进行测试。结果表明:本研究方法对于粗集料颗粒的分割精度高于原始SAM模型,并且能够精确去除背景信息,粗集料颗粒关键参数提取结果准确可靠。
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关键词
分割一切模型(SAM)
粗集料级配
智能检测
移动端
工程检测
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职称材料
基于周期滑动平均卡尔曼滤波的船载式称重传感器误差抑制算法
被引量：
2
2
作者
程雪聪
张益鹏
+1 位作者
董奇峰
纪晓宇
《电子测量技术》
北大核心
2023年第17期149-154,共6页
随着基础设施建设工程走向海洋,船载式混凝土搅拌站得到了大量的应用,但其在波浪激励下会产生升沉、横摇、纵摇、横荡、纵荡的复合运动,从而会导致计量系统产生偏差。基于此给出一种基于周期滑动平均卡尔曼滤波的船载式称重传感器误差...
随着基础设施建设工程走向海洋,船载式混凝土搅拌站得到了大量的应用,但其在波浪激励下会产生升沉、横摇、纵摇、横荡、纵荡的复合运动,从而会导致计量系统产生偏差。基于此给出一种基于周期滑动平均卡尔曼滤波的船载式称重传感器误差抑制算法。首先,通过传统卡尔曼滤波对原始数据进行处理,消除其中的随机误差;然后,通过短时傅里叶变换对数据进行频谱分析,获取周期性误差的频率特征;最后通过滑动窗口均值滤波来消除系统中的周期性误差。通过6自由度实验平台模拟存在波浪激励时船舶的运动情况并通过三点秤进行计量称重,分别记录不同算法处理后的称重数据。实验结果表明,原始称重数据最大误差为9.6%;卡尔曼滤波处理的称重数据最大误差为2.1%;本文给出算法处理的称重数据最大误差为0.3%,该算法能够有效消除由于周期性波浪激励所造成的周期性误差和传感器本身所产生的随机误差,提高船载式混凝土搅拌站的计量精度。
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关键词
船载式混凝土搅拌船
周期性误差
称重传感器
短时傅里叶变换
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于Stone-SAM的便携式粗集料级配智能检测
1
作者
张鸿
杨俊雅
刘可心
张益鹏
程雪聪
机构
中交第二航务工程局有限公司
长大桥梁建设施工
技术
交通
行业
重点实验室
交通运输行业交通基础设置智能制造技术研发中心
中交公路长大桥建设国家工程研究
中心
有限公司
出处
《建筑材料学报》
北大核心
2025年第6期581-590,共10页
基金
中交集团揭榜挂帅项目(2021-ZJKJ-JBGS01)。
文摘
为实现精确的粗集料级配检测,提出了一种便携式粗集料级配智能检测方法。采用知识蒸馏的策略对视觉大模型——分割一切模型(SAM)进行网络结构轻量化,嵌入神经网络分类器PP-HGNetV2为模型提供语义判断的能力,设计粗集料颗粒特征参数数学表征算法,开发移动端应用程序,实现粗集料级配高通量检测。对5种粗集料级配场景进行测试。结果表明:本研究方法对于粗集料颗粒的分割精度高于原始SAM模型,并且能够精确去除背景信息,粗集料颗粒关键参数提取结果准确可靠。
关键词
分割一切模型(SAM)
粗集料级配
智能检测
移动端
工程检测
Keywords
segment anything model(SAM)
coarse aggregate gradation
intelligent detection
mobile terminal
engineering inspection
分类号
TV422 [水利工程—水工结构工程]
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职称材料
题名
基于周期滑动平均卡尔曼滤波的船载式称重传感器误差抑制算法
被引量：
2
2
作者
程雪聪
张益鹏
董奇峰
纪晓宇
机构
中交第二航务工程局有限公司
长大桥梁建设施工
技术
交通
行业
重点实验室
交通运输行业交通基础设置智能制造技术研发中心
中交公路长大桥建设国家工程研究
中心
有限公司
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第17期149-154,共6页
文摘
随着基础设施建设工程走向海洋,船载式混凝土搅拌站得到了大量的应用,但其在波浪激励下会产生升沉、横摇、纵摇、横荡、纵荡的复合运动,从而会导致计量系统产生偏差。基于此给出一种基于周期滑动平均卡尔曼滤波的船载式称重传感器误差抑制算法。首先,通过传统卡尔曼滤波对原始数据进行处理,消除其中的随机误差;然后,通过短时傅里叶变换对数据进行频谱分析,获取周期性误差的频率特征;最后通过滑动窗口均值滤波来消除系统中的周期性误差。通过6自由度实验平台模拟存在波浪激励时船舶的运动情况并通过三点秤进行计量称重,分别记录不同算法处理后的称重数据。实验结果表明,原始称重数据最大误差为9.6%;卡尔曼滤波处理的称重数据最大误差为2.1%;本文给出算法处理的称重数据最大误差为0.3%,该算法能够有效消除由于周期性波浪激励所造成的周期性误差和传感器本身所产生的随机误差,提高船载式混凝土搅拌站的计量精度。
关键词
船载式混凝土搅拌船
周期性误差
称重传感器
短时傅里叶变换
卡尔曼滤波
Keywords
ship-mounted concrete mixer vessel
periodic errors
weigh sensor
short-term Fourier transform
Kalman filtering
分类号
TU641 [建筑科学—建筑技术科学]
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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Stone-SAM的便携式粗集料级配智能检测
张鸿
杨俊雅
刘可心
张益鹏
程雪聪
《建筑材料学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于周期滑动平均卡尔曼滤波的船载式称重传感器误差抑制算法
程雪聪
张益鹏
董奇峰
纪晓宇
《电子测量技术》
北大核心
2023
2
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职称材料
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