为有效解决混凝土裂缝图像识别出现的断裂和内部空腔问题,提高裂缝整体区域定位识别精度,本文提出了基于卷积长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks,LSTM)的裂缝识别方法。通过滑动窗口切分裂缝图像使邻近裂缝间呈现时空延续...为有效解决混凝土裂缝图像识别出现的断裂和内部空腔问题,提高裂缝整体区域定位识别精度,本文提出了基于卷积长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks,LSTM)的裂缝识别方法。通过滑动窗口切分裂缝图像使邻近裂缝间呈现时空延续性;基于编解码的图像分割思想,构建基于VGG(Visual Geometry Group)骨干网络的特征提取编码器,结合卷积LSTM模块学习裂缝的上下文关联特征,通过解码器和分类模型实现裂缝分割,建立编解码特征独立的EDConvLSTM(Encoder‐Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)裂缝分割模型,并进一步构建编码器与解码器特征融合的FEDConvLSTM(Fused Encoder‐Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)模型,将高层特征与底层特征相结合,在保证裂缝完整性的同时充分挖掘裂缝的边缘信息,实现混凝土裂缝的精准分割。利用Github平台Yhlleo提供的开放基准数据集DeepCrack对模型进行训练并测试,结果表明,基于VGG16骨干网络的EDConvLSTM模型在测试集上的召回率可达86%,优化后的基于VGG19的FEDConvLSTM模型分割交并比相较于Segnet、Unet、AttentionUnet模型分别提升了6%、4%、1%。结合卷积LSTM网络的编解码分割算法能够解决裂缝识别完整性问题,并提升裂缝的识别精度。展开更多
为进一步推动铁路桥梁故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术的应用发展,本文梳理了桥梁病害、故障与事故之间概念内涵,明确了它们与桥梁劣化等级、事故等级的对应关系,初步给出了桥梁病害、故障与事故之间的...为进一步推动铁路桥梁故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术的应用发展,本文梳理了桥梁病害、故障与事故之间概念内涵,明确了它们与桥梁劣化等级、事故等级的对应关系,初步给出了桥梁病害、故障与事故之间的演化过程;扩展了健康管理范畴,由病害故障的被动管理向主动、正向管理模式转变;初步提出了桥梁PHM迭代发展脉络,概述了各迭代版本的显著特点;明确了桥梁PHM关键技术,包括轻量化的弹性系统设计、空天车地一体化的检监测数据集成、多源驱动的状态评估和面向健康管理的修程修制改革;开展了振动加速度异常监测、桥梁支座位移分析、危险货物运输车辆识别等智能技术应用。研究成果深化了铁路桥梁PHM理念内涵,展望了其发展方向,丰富了PHM智能分析的应用场景。展开更多
文摘为有效解决混凝土裂缝图像识别出现的断裂和内部空腔问题,提高裂缝整体区域定位识别精度,本文提出了基于卷积长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks,LSTM)的裂缝识别方法。通过滑动窗口切分裂缝图像使邻近裂缝间呈现时空延续性;基于编解码的图像分割思想,构建基于VGG(Visual Geometry Group)骨干网络的特征提取编码器,结合卷积LSTM模块学习裂缝的上下文关联特征,通过解码器和分类模型实现裂缝分割,建立编解码特征独立的EDConvLSTM(Encoder‐Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)裂缝分割模型,并进一步构建编码器与解码器特征融合的FEDConvLSTM(Fused Encoder‐Decoder Convolutional Long Short Term Memory networks)模型,将高层特征与底层特征相结合,在保证裂缝完整性的同时充分挖掘裂缝的边缘信息,实现混凝土裂缝的精准分割。利用Github平台Yhlleo提供的开放基准数据集DeepCrack对模型进行训练并测试,结果表明,基于VGG16骨干网络的EDConvLSTM模型在测试集上的召回率可达86%,优化后的基于VGG19的FEDConvLSTM模型分割交并比相较于Segnet、Unet、AttentionUnet模型分别提升了6%、4%、1%。结合卷积LSTM网络的编解码分割算法能够解决裂缝识别完整性问题,并提升裂缝的识别精度。
文摘为进一步推动铁路桥梁故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术的应用发展,本文梳理了桥梁病害、故障与事故之间概念内涵,明确了它们与桥梁劣化等级、事故等级的对应关系,初步给出了桥梁病害、故障与事故之间的演化过程;扩展了健康管理范畴,由病害故障的被动管理向主动、正向管理模式转变;初步提出了桥梁PHM迭代发展脉络,概述了各迭代版本的显著特点;明确了桥梁PHM关键技术,包括轻量化的弹性系统设计、空天车地一体化的检监测数据集成、多源驱动的状态评估和面向健康管理的修程修制改革;开展了振动加速度异常监测、桥梁支座位移分析、危险货物运输车辆识别等智能技术应用。研究成果深化了铁路桥梁PHM理念内涵,展望了其发展方向,丰富了PHM智能分析的应用场景。
