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基于多模态大模型的高速公路场景交通异常事件分析方法 被引量:6
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作者 吴精乙 景峻 +5 位作者 贺熠凡 张世渝 康运锋 唐维 孔德兰 刘向栋 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1266-1276,共11页
针对现有交通异常事件检测系统无法深入感知事件的局限性,以及人工审核报警事件成本高的问题,研究了一种结合多模态大模型(MLLM)的高速公路场景交通异常事件分析方法,设计并验证了3种基于MLLM的任务:一是自动生成异常事件的详细工单描述... 针对现有交通异常事件检测系统无法深入感知事件的局限性,以及人工审核报警事件成本高的问题,研究了一种结合多模态大模型(MLLM)的高速公路场景交通异常事件分析方法,设计并验证了3种基于MLLM的任务:一是自动生成异常事件的详细工单描述,提升事件的感知深度;二是利用MLLM对报警事件进行复审,减少误报,提高检测准确性;三是基于MLLM生成异常事件视频描述,增强事件的可解释性。实验结果显示,基于MLLM的工单描述方法通过视觉指令调优数据集的构建和模型微调,提升了工单信息的完整性和准确性。报警事件复审方面,MLLM能够有效审核出由图像质量低下、虚警误报和类别错误导致的误报,降低了人工审核成本。此外,基于MLLM的视频描述方法通过事件视频图像的采样与描述,实现了对异常事件的高效分析,提高了事件解释性。尽管开源模型在特定场景下略逊于闭源模型,但两者均展现出对多种误报问题的审核能力,证实了MLLM在异常事件审核中的应用潜力。该研究为智能交通监控系统提供了新的解决方案,提高了异常事件处理的自动化水平和实用性。 展开更多
关键词 多模态大模型 监控视频 异常事件检测 视频理解 工单描述 交通异常事件审核
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矿渣-钢渣-脱硫石膏-水泥稳定粉土的强度及固化机理 被引量:14
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作者 李雪和 杨耀辉 +3 位作者 韦金城 李洪利 吴文娟 刘海峰 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期2382-2390,共9页
采用矿渣、钢渣、脱硫石膏和普通硅酸盐水泥联合制备固化剂,对黄河冲积粉土进行改良固化,在提高工业废渣资源化利用的同时,以期解决黄河冲积粉土强度低、水稳性差等路基工程应用难题。首先,基于无侧限抗压强度试验、水稳性试验和干湿循... 采用矿渣、钢渣、脱硫石膏和普通硅酸盐水泥联合制备固化剂,对黄河冲积粉土进行改良固化,在提高工业废渣资源化利用的同时,以期解决黄河冲积粉土强度低、水稳性差等路基工程应用难题。首先,基于无侧限抗压强度试验、水稳性试验和干湿循环强度试验探究固化剂掺量和养护龄期对固化粉土强度的影响规律,确定固化剂的最优掺量;其次,针对最优固化剂掺量的固化粉土,开展不同龄期固化粉土的渗透性试验,同时结合核磁共振测试、矿物成分分析以及电镜扫描,揭示固化粉土的矿物成分及微观结构的演化规律。研究结果表明:矿渣-钢渣-脱硫石膏-水泥固化粉土的最优掺量为干燥粉土质量的10%;固化粉土的水化产物主要为水化硅酸钙凝胶(C-S-H)和钙矾石晶体(AFt);水化产物的粒间胶结和填充作用使土颗粒间形成致密结构,增强了固化粉土的力学强度、水稳性和抗渗性能。 展开更多
关键词 黄河冲积粉土 固化剂 力学强度 渗透性 固化机理
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