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基于探地雷达的密级配覆水沥青层的空隙率检测
被引量：
6
1
作者
崔立龙
凌天清
+2 位作者
曾凡贵
梁丽娟
李汝凯
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期4092-4098,共7页
为了解决目前探地雷达金属板反射法无法对覆水沥青层空隙率进行检测的问题,建立三种不同脉冲波入射角的路面结构FDTD数值模型,研究脉冲波色散现象对单色子波反射系数的影响,在干⁃湿双层体系的假设前提下,考虑脉冲波入射角,以全波形反演...
为了解决目前探地雷达金属板反射法无法对覆水沥青层空隙率进行检测的问题,建立三种不同脉冲波入射角的路面结构FDTD数值模型,研究脉冲波色散现象对单色子波反射系数的影响,在干⁃湿双层体系的假设前提下,考虑脉冲波入射角,以全波形反演理论为基础,提出了一种非线性检测算法,在路表覆水的条件下利用探地雷达获得干燥沥青层的介电常数与空隙率,并建立七种不同含水量干⁃湿双层体系的FDTD数值模型并通过实验室实测对该方法的可靠性进行验证。研究结果表明:在三种数值模型脉冲波入射角范围内,单色子波反射系数变异性很小,可视为常数,即入射波各频率点对应的激励值相同;通过非线性检测算法重构而得的合成脉冲波与实际接收波具有较高吻合度,金属板反射法与非线性检测法介电常数测量误差随湿沥青层含水量升高而增大,但非线性检测算法误差增长远小于金属板反射法;与金属板反射法相比,探地雷达非线性检测算法所获得的介电常数相对误差由10.9%降至1.6%,沥青混合料毛体积密度相对误差由4.6%降至1.1%,空隙率相对误差由24.9%降至7.2%,证明非线性检测算法可有效消除路表覆水的影响,准确计算干燥沥青层的介电常数及空隙率,为沥青面层压实质量实时监控及智能压实技术提供一种精确、高效的方式。
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关键词
路面工程
探地雷达
空隙率
密级配覆水沥青层
介电常数
FDTD数值模型
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职称材料
考虑沥青层表面细观构造的探地雷达空隙率检测研究
被引量：
6
2
作者
凌天清
崔立龙
+2 位作者
张意
田波
李定珠
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第24期24081-24087,共7页
沥青路面空隙率对道路路用性能及服务寿命具有决定性作用,为实现沥青层空隙率精确检测,考虑表面细观构造影响提出一种基于探地雷达的测量方法。首先,通过时域有限差分(FDTD)仿真软件,建立多空隙薄层-均匀空隙层数值模型,量化模拟了表面...
沥青路面空隙率对道路路用性能及服务寿命具有决定性作用,为实现沥青层空隙率精确检测,考虑表面细观构造影响提出一种基于探地雷达的测量方法。首先,通过时域有限差分(FDTD)仿真软件,建立多空隙薄层-均匀空隙层数值模型,量化模拟了表面细观构造对空隙率检测精度的影响。其次,基于全波形反演理论提出一种检测算法,对反射波进行分解并计算均匀空隙层介电常数。最后,通过FDTD数值模型及实验室实测对该算法有效性进行验证。结果表明:均匀层空隙率检测值随薄层空隙率增加先变大后减小,沥青层表面细观构造对空隙率检测精度具有较大影响。反射波经全波形反演法分解重构后与原波形具有较高吻合度,可精确计算均匀层介电常数。相较于传统金属板反射法,全波形反演法FDTD模型空隙率检测误差降低了24.0%,实验室检测误差降低了6.6%,验证了该方法的可行性。
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关键词
道路工程
沥青路面
空隙率
探地雷达
细观构造
全波形反演
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职称材料
基于级联多任务深度神经网络的施工现场车辆进出检测与识别算法
被引量：
1
3
作者
喻捷
杨倩
+1 位作者
冯欣
葛永新
《重庆理工大学学报（自然科学）》
北大核心
2023年第10期247-254,共8页
施工场景下,对于进出车辆的管理涉及到建筑工地财产安全,以及对被污染车牌识别不准确等问题。针对这些问题,提出了一种低算力的车辆进出检测、识别与追踪算法,大幅减少了人力管理成本,实现了施工现场的车辆智能化管理。考虑到施工现场...
施工场景下,对于进出车辆的管理涉及到建筑工地财产安全,以及对被污染车牌识别不准确等问题。针对这些问题,提出了一种低算力的车辆进出检测、识别与追踪算法,大幅减少了人力管理成本,实现了施工现场的车辆智能化管理。考虑到施工现场车型识别及车牌识别涉及大小目标的混合检测,提出了一种级联多任务端到端的神经网络框架。利用YOLO网络实现了对施工现场车辆的检测与车型识别,在此基础上实现车牌定位和识别以及车辆目标跟踪。车牌识别借助轻量级神经网络实现了端到端的精准识别,基于改进的DeepSort目标跟踪算法实现了对场内所有车辆的进出轨迹追踪。针对施工现场数据集缺乏问题,基于现有的门岗监控数据,构建施工现场车辆检测数据集对多任务级联神经网络进行训练,并在COCO2017数据集上对算法进行了进一步验证,结果表明了算法的有效性与可靠性。
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关键词
车辆进出管理
深度学习
目标检测
级联多任务
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职称材料
题名
基于探地雷达的密级配覆水沥青层的空隙率检测
被引量：
6
1
作者
崔立龙
凌天清
曾凡贵
梁丽娟
李汝凯
机构
重庆
交通大学土木工程学院
重庆
交通大学建筑与城市规划学院
重庆建工住宅建设有限公司
贵阳市城市发展投资集团股份
有限公司
出处
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期4092-4098,共7页
基金
重庆市技术创新与应用发展专项面上项目(cstc2019jscx⁃msxmX0296)
道路结构与材料交通运输行业重点实验室(交通运输部公路科学研究所)2019年度开放基金
重庆交通大学研究生教育创新基金项目(2018B0102)。
文摘
为了解决目前探地雷达金属板反射法无法对覆水沥青层空隙率进行检测的问题,建立三种不同脉冲波入射角的路面结构FDTD数值模型,研究脉冲波色散现象对单色子波反射系数的影响,在干⁃湿双层体系的假设前提下,考虑脉冲波入射角,以全波形反演理论为基础,提出了一种非线性检测算法,在路表覆水的条件下利用探地雷达获得干燥沥青层的介电常数与空隙率,并建立七种不同含水量干⁃湿双层体系的FDTD数值模型并通过实验室实测对该方法的可靠性进行验证。研究结果表明:在三种数值模型脉冲波入射角范围内,单色子波反射系数变异性很小,可视为常数,即入射波各频率点对应的激励值相同;通过非线性检测算法重构而得的合成脉冲波与实际接收波具有较高吻合度,金属板反射法与非线性检测法介电常数测量误差随湿沥青层含水量升高而增大,但非线性检测算法误差增长远小于金属板反射法;与金属板反射法相比,探地雷达非线性检测算法所获得的介电常数相对误差由10.9%降至1.6%,沥青混合料毛体积密度相对误差由4.6%降至1.1%,空隙率相对误差由24.9%降至7.2%,证明非线性检测算法可有效消除路表覆水的影响,准确计算干燥沥青层的介电常数及空隙率,为沥青面层压实质量实时监控及智能压实技术提供一种精确、高效的方式。
关键词
路面工程
探地雷达
空隙率
密级配覆水沥青层
介电常数
FDTD数值模型
Keywords
pavement engineering
ground penetrating radar
air void content
dense graded water⁃covering asphalt layer
dielectric constant
FDTD numerical model
分类号
U418 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
考虑沥青层表面细观构造的探地雷达空隙率检测研究
被引量：
6
2
作者
凌天清
崔立龙
张意
田波
李定珠
机构
交通运输部公路科学研究所道路结构与材料交通运输行业重点实验室
重庆
交通大学土木工程学院
重庆建工住宅建设有限公司
出处
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第24期24081-24087,共7页
基金
道路结构与材料交通运输行业重点实验室(交通运输部公路科学研究所)2019年度开放基金(S282019124)
重庆市技术创新与应用发展专项面上项目(cstc2019jscx-msxmX0296)。
文摘
沥青路面空隙率对道路路用性能及服务寿命具有决定性作用,为实现沥青层空隙率精确检测,考虑表面细观构造影响提出一种基于探地雷达的测量方法。首先,通过时域有限差分(FDTD)仿真软件,建立多空隙薄层-均匀空隙层数值模型,量化模拟了表面细观构造对空隙率检测精度的影响。其次,基于全波形反演理论提出一种检测算法,对反射波进行分解并计算均匀空隙层介电常数。最后,通过FDTD数值模型及实验室实测对该算法有效性进行验证。结果表明:均匀层空隙率检测值随薄层空隙率增加先变大后减小,沥青层表面细观构造对空隙率检测精度具有较大影响。反射波经全波形反演法分解重构后与原波形具有较高吻合度,可精确计算均匀层介电常数。相较于传统金属板反射法,全波形反演法FDTD模型空隙率检测误差降低了24.0%,实验室检测误差降低了6.6%,验证了该方法的可行性。
关键词
道路工程
沥青路面
空隙率
探地雷达
细观构造
全波形反演
Keywords
road engineering
asphalt pavement
air voids content
ground penetrating radar(GPR)
microscopic structure
full waveform inversion
分类号
U418 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于级联多任务深度神经网络的施工现场车辆进出检测与识别算法
被引量：
1
3
作者
喻捷
杨倩
冯欣
葛永新
机构
重庆建工住宅建设有限公司
重庆
理工大学计算机科学与工程学院
重庆
大学大数据与软件学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
北大核心
2023年第10期247-254,共8页
基金
重庆市自然科学基金项目(CSTB2022NSCQ-MSX0493)
重庆市技术创新与应用发展重点项目(cstc2021jscx-dxwtBX0018)。
文摘
施工场景下,对于进出车辆的管理涉及到建筑工地财产安全,以及对被污染车牌识别不准确等问题。针对这些问题,提出了一种低算力的车辆进出检测、识别与追踪算法,大幅减少了人力管理成本,实现了施工现场的车辆智能化管理。考虑到施工现场车型识别及车牌识别涉及大小目标的混合检测,提出了一种级联多任务端到端的神经网络框架。利用YOLO网络实现了对施工现场车辆的检测与车型识别,在此基础上实现车牌定位和识别以及车辆目标跟踪。车牌识别借助轻量级神经网络实现了端到端的精准识别,基于改进的DeepSort目标跟踪算法实现了对场内所有车辆的进出轨迹追踪。针对施工现场数据集缺乏问题,基于现有的门岗监控数据,构建施工现场车辆检测数据集对多任务级联神经网络进行训练,并在COCO2017数据集上对算法进行了进一步验证,结果表明了算法的有效性与可靠性。
关键词
车辆进出管理
深度学习
目标检测
级联多任务
Keywords
vehicle access management
deep learning
target detection
cascading multitasking
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于探地雷达的密级配覆水沥青层的空隙率检测
崔立龙
凌天清
曾凡贵
梁丽娟
李汝凯
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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职称材料
2
考虑沥青层表面细观构造的探地雷达空隙率检测研究
凌天清
崔立龙
张意
田波
李定珠
《材料导报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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职称材料
3
基于级联多任务深度神经网络的施工现场车辆进出检测与识别算法
喻捷
杨倩
冯欣
葛永新
《重庆理工大学学报（自然科学）》
北大核心
2023
1
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职称材料
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