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面向地下工程的数字孪生成熟度分级与评价模型研究与应用
被引量：
2
1
作者
李涛
李晓军
+2 位作者
徐博
洪强
陈超
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期1813-1822,共10页
针对地下工程数字孪生成熟度评价主观性问题,提出一种成熟度定量分级与评价模型。首先分析了数字孪生成熟度分级方法,提出了描述、映射、预测、控制与融合五级地下工程数字孪生成熟度分级。其次,建立了成熟度评价因子体系,基于决策试行...
针对地下工程数字孪生成熟度评价主观性问题,提出一种成熟度定量分级与评价模型。首先分析了数字孪生成熟度分级方法,提出了描述、映射、预测、控制与融合五级地下工程数字孪生成熟度分级。其次,建立了成熟度评价因子体系,基于决策试行与评价实验室法(DEMATEL)量化评价因子网络关系,提出了一种考虑标度一致性的网络分析法(ANP)模型构造与判断矩阵生成方法,并考虑了成熟度分级阈值限制,获得各因子的局部与全局权重。最后,结合某地下工程数字孪生实践验证了DEMATEL-ANP成熟度评价模型的可行性与有效性。
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关键词
地下工程
数字孪生
成熟度分级
成熟度评价
智能建造
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职称材料
复杂光照下的交通标志检测与识别
被引量：
4
2
作者
项新建
姚佳娜
+2 位作者
黄炳强
杨松
武晓莉
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期293-302,共10页
针对不同光照下交通标志图像检测与识别困难的问题,提出一种基于Retinex-Gamma的光照图像增强算法,该算法与Mask R-CNN相结合,称为Retinex-Gamma-Mask R-CNN算法.首先,基于光照反射成像模型将图像RGB空间转换为HSV空间,对V通道进行多尺...
针对不同光照下交通标志图像检测与识别困难的问题,提出一种基于Retinex-Gamma的光照图像增强算法,该算法与Mask R-CNN相结合,称为Retinex-Gamma-Mask R-CNN算法.首先,基于光照反射成像模型将图像RGB空间转换为HSV空间,对V通道进行多尺度高斯滤波处理获得光照分量,利用光照分量提取反射分量,并对反射分量进行线性拉升优化;其次,利用光照分量的分布特征进行二维Gamma函数调整,并获得优化后的亮度分量;最后,利用混合空间增强法获得增强后的V通道,重新构造图像.实验采用的ZCTSDB数据集共有15724幅图像,包含不同光照的驾驶环境.实验结果表明,与标准Mask R-CNN相比,Retinex-Gamma-Mask R-CNN算法对交通标志的目标检测的均值平均精度提升了0.161%,对交通标志的实例分割的均值平均精度提升了0.363%.
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关键词
智能交通
交通标志识别
Mask
R-CNN
交通标志
低光照
光照图像增强
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职称材料
题名
面向地下工程的数字孪生成熟度分级与评价模型研究与应用
被引量：
2
1
作者
李涛
李晓军
徐博
洪强
陈超
机构
同济大学土木工程学院
轨道
交通
工程信息化国家重点实验室(中铁一院)
浙江省交通运输科学研究院智能交通研究所
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期1813-1822,共10页
基金
国家自然科学基金(U1934212)
浙江省级重点研发计划(2021C01011)。
文摘
针对地下工程数字孪生成熟度评价主观性问题,提出一种成熟度定量分级与评价模型。首先分析了数字孪生成熟度分级方法,提出了描述、映射、预测、控制与融合五级地下工程数字孪生成熟度分级。其次,建立了成熟度评价因子体系,基于决策试行与评价实验室法(DEMATEL)量化评价因子网络关系,提出了一种考虑标度一致性的网络分析法(ANP)模型构造与判断矩阵生成方法,并考虑了成熟度分级阈值限制,获得各因子的局部与全局权重。最后,结合某地下工程数字孪生实践验证了DEMATEL-ANP成熟度评价模型的可行性与有效性。
关键词
地下工程
数字孪生
成熟度分级
成熟度评价
智能建造
Keywords
underground engineering
digital twin
maturity grading
maturity evaluation
intelligent construction
分类号
TU398.9 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
复杂光照下的交通标志检测与识别
被引量：
4
2
作者
项新建
姚佳娜
黄炳强
杨松
武晓莉
机构
浙江
科技学院自动化与电气工程学院
浙江省交通运输科学研究院智能交通研究所
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期293-302,共10页
基金
浙江省公益技术研究计划项目(LGG19F030005).
文摘
针对不同光照下交通标志图像检测与识别困难的问题,提出一种基于Retinex-Gamma的光照图像增强算法,该算法与Mask R-CNN相结合,称为Retinex-Gamma-Mask R-CNN算法.首先,基于光照反射成像模型将图像RGB空间转换为HSV空间,对V通道进行多尺度高斯滤波处理获得光照分量,利用光照分量提取反射分量,并对反射分量进行线性拉升优化;其次,利用光照分量的分布特征进行二维Gamma函数调整,并获得优化后的亮度分量;最后,利用混合空间增强法获得增强后的V通道,重新构造图像.实验采用的ZCTSDB数据集共有15724幅图像,包含不同光照的驾驶环境.实验结果表明,与标准Mask R-CNN相比,Retinex-Gamma-Mask R-CNN算法对交通标志的目标检测的均值平均精度提升了0.161%,对交通标志的实例分割的均值平均精度提升了0.363%.
关键词
智能交通
交通标志识别
Mask
R-CNN
交通标志
低光照
光照图像增强
Keywords
intelligent transportation
traffic sign recognition
Mask R-CNN
traffic sign
low light
illumination image enhancement
分类号
TP391.41 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向地下工程的数字孪生成熟度分级与评价模型研究与应用
李涛
李晓军
徐博
洪强
陈超
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
复杂光照下的交通标志检测与识别
项新建
姚佳娜
黄炳强
杨松
武晓莉
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
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