基于深度学习的道路表面损伤图像识别与目标检测开题报告路面表面构造深度公式mobcabe的技术博客

上一节中讲了道路创建的三要素:平面路线(Alignment)、纵断面(Profile)、横断面(Assembly),今天就讲一下条件部件在道路模型中的表现以及道路的挖填方计算。

(1)条件部件

首先创建一个简单的条件部件如下图,实现的功能就是:

填方时:当填方高度小于5m时,直接一坡到地面;当填方高度大于5m时,会出现一级平台,然后再一坡到地面;

挖方时:当挖方高度小于5m时,直接一坡到地面;当挖方高度大于5m时,会出现一级平台,然后再一坡到地面。

根据上节的步骤进行创建道路模型,见下图所示,仔细观察条件部件在道路模型中的表现。

(2)道路的填挖方计算

假定道路模型已经创建完成,本例中使用的横断面见下图:

若要进行道路的填挖方计算,首先要创建道路曲面,然后再创建采样线(sampleLine),civil3d根据采样线进行填挖方计算。

右键道路模型【特性】调出道路模型特性对话框,在这里根据道路模型创建道路曲面。操作顺序见下图。

最后点击确定即可创建道路曲面,这时【曲面】下面会包含类似于下图所示的曲面对象。

下面创建采样线,在【常用】选项卡中点击【采样线】如下图:

随后屏幕会出现一个拾取框,这时按一下空格键,会弹出从列表选择路线对话框,然后选择要采样的路线,点击确定,弹出【创建采样线编组】对话框,设置如下:

点击确定后,【采样线工具】条被激活,如下图:

点击【按桩号范围...】进行创建采样线:

点击后弹出如下对话框,设置如下,需要注意的是采样线的宽度,当道路模型比较宽时,采样线也要设置的宽一些。

点击确定按钮,同时关闭【采样线工具】条。创建的采样线如下图,这时注意左侧的目录树中的【路线】--【路线中线】--“道路中心线”--【采样线编组】下会显示刚刚创建的采样线编组,在这就可以看出采样线是路线下的子对象,采样线依附于路线,也就是说路线是采样线的容器。一个路线下面可以同时创建多个独立的采样线编组。

最后一步就是计算填挖方量(在civil中叫计算材质ComputeMaterials)

首先拾取任意一个前面创建的采样线,菜单面板中会自动显示更采样线有关的操作,如下图:

点击【计算材质】命令后,跳出如下临时对话框,选择路线及采样线编组

点击确定后,跳出【计算材质】对话框,设置如下,需要注意的是自然地面使用地形曲面,设计曲面使用道路模型生成的曲面。

点击确定后,程序就会按照采样线设定的桩号间距根据平均断面面积进行计算,计算完成后采样线仍然处于选中状态,暂时不要按ESC键。

点击上图中左侧的【添加表】---【总体积】命令,弹出如下对话框:

最后单击确定按钮,在空白处插入总体积表,如下:

到此填挖方计算的基本步骤已经讲完,这个过程需要多次使用,才能体会其中的细节。还有就是上面的总体积表的显示样式也是可以定制的,有兴趣的可以先摸索一下,后面也会有介绍的。谢谢,祝大家开心。

本项目基于深度学习目标检测算法 YOLOv8,构建了一个完整的道路裂缝智能识别系统,融合了高精度检测模型、图形界面操作、可复现训练流程和多输入数据支持,具备极强的实用性与工程推广价值。

导语:近年来,深度学习技术在计算机视觉领域取得了举世瞩目的成果,尤其是在目标检测任务中。DeepSeek作为一款基于深度学习的目标检测工具,受到了广泛关注。本文将为您揭秘DeepSeek的推理过程,带您领略深度学习在目标检测领域的魅力。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款基于深度学习的开源目标检测工具,它具有以下特点:高精度:采用先进的深度学习模型,实现高精度的目标检测。实时性:支持多种

基于YOLOv10深度学习的昆虫分类检测系统介绍基于YOLOv10(You Only Look Once Version 10)的昆虫分类检测系统是一种利用深度学习技术实现实时昆虫识别和分类的系统。它通过训练好的神经网络模型,能够快速、准确地识别并定位图像中的昆虫,为农业、生态研究等领域提供自动化的解决方案。应用使用场景农业监控:及时发现农作物上的害虫,减少病虫害带来的损失。生物多样性

# 基于深度学习的道路表面损伤图像识别与目标检测## 引言随着城市化进程的加快,道路交通安全与维护成为了交通管理中的重要议题。道路的表面损伤不仅影响行驶安全,而且对交通运输效率产生负面影响。因此,如何有效地检测和识别道路表面损伤是一个亟待解决的问题。传统的检测方法往往依赖人工检查,不仅效率低下,而且容易受到人为因素的影响。因此,基于深度学习的图像识别技术应运而生,成为解决这一问题的有效方案

[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展,深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力,可以处理大规模、高维的数据集,从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和

在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕等产品的表面缺陷问题,机器视觉行业对于表面检测相比前几年已经有很大的突破,对于产品表面的划伤、污迹等检测已经不再是难点。在金属、玻璃、手机屏幕、液晶板等行业表面检测上应用广泛。但由于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低,而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此,表面划痕缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非

图像识别深度学习结合了计算机视觉和深度学习技术,已成为自动化处理和理解图像的强大工具。常见的应用包括人脸识别、物体检测、医疗图像分析等。本文将详细解析解决“图像识别深度学习”问题的过程,从协议背景到性能优化,力求全面而深入。```mermaiderDiagram User { int id string name } Image {

沥青路面压实度检测方法 无论是南方还是北方,大部分的高速公路路面都采用沥青路面,由于好多路面未达到设计寿命就已损坏,路面的使用质量和使用寿命较普通,达不到应有的水平。当然主要的原因之一是沥青路面施工过程监管不到位,还有一部分原因是后期不当的路面检测方法所致。 根据《公路路基路面现场测试规程》规定,检测沥青路面压实度检测的方法共有4种: 1、钻芯取样法。以施工法规规定的

@目录系列文章一、项目简介二、项目检测结果三、环境安装1.环境要求2.环境安装示例四、重要代码介绍1.图像分类1.1 加载图像数据,预处理,图像数据增强1.2 分类模型训练1.3 分类模型评估2.图像检测1.目标检测数据构建2.目标检测模型训练3.目标检测结果五、训练自己的数据1.项目目录如下2.分类模型训练3.目标检测模型训练六、完整代码地址一、项目简介本文主要介绍如何使用python搭建:一个

以前简单看过车道线检测思路,现在看到比较详细文章,以后系统学习。深度学习检测车道线(一) Opencv4图像分割和识别实战课程-车道线检测相关理论知识点-计算机...第九章:车道线检测 1. 车道线检测相关理论知识点 [ 27:19 ]最近在用深度学习的方法进行车道线检测,现总结如下: 目前,对于车道线检测的方法主要分为两大类,一是基于传统机器视觉的方法,二是基于深度

前言  现代的车道线检测的主要做法是将车道检测视为像素分割的问题,这样做很难解决具有挑战性的场景和速度问题。受到human perception的启发,即严重遮挡和极端光照条件下的车道识别主要基于背景信息和全局信息。作者提出一种新颖、简单而有效的方式,旨在实现极快的速度和具有挑战性的场景。作者将车道检测的过程看作是一个使用全局特征的基于行的选择问题,在全局特征上使用一个大的接受

文章目录前言第一课 论文导读词表征简介词表征相关方法统计方法词向量基于上下文的词向量前期知识储备第二课 论文精读论文结构传统/经典算法模型详解基于语言模型的词向量训练词向量基于上下文的词向量本文提出的模型char embeddingUsing ELMO for NLP tasks实验和结果数据集结果总结论文主要创新点小结 前言Deep contextualized word representa

总分   205分T1 100分T2  95分T3  10分 T1:题目描述春春是一名道路工程师,负责铺设一条长度为 铺设道路的主要工作是填平下陷的地表。整段道路可以看作是 春春每天可以选择一段连续区间春春希望你能帮他设计一种方案,可以在最短的时间内将整段道路的下陷深度都变为 输入格式输入文件包含两行,第一行包含一个整

室内定位一直被炒的非常火的黑科技,也是近年资本追逐的热点,市场上一直有众多宣称可以做到厘米级,米级精度定位的公司,但问题很多,无法大规模商用。近些年有很多人尝试使用蓝牙beacon方式做定位,小众应该可以满足需要,但是依然问题很多;直到今天,出现了新的技术:蓝牙AoA定位。先介绍一下现有室内定位方案:1. 超声波室内定位技术       超声波定位主要采用反

介绍工业零件在制造完成的时候,往往需要去检测其完整性和功能性。如下图所示,从左上到右下,分别是擦花、漏底、碰凹、凸粉。本篇博文主要讲解如何去识别这四类图像,所用框架为keras-2.1.6+tensorflow-1.7.0+GTX1060。数据集所获得的数据不是太多,一共250幅图像,其中擦花图像29幅、漏底图像140幅、碰凹图像20幅、凸粉图像61幅。可以发现,这样的数据对深度卷积网络来说是远远

Marching Cubes算法是三维离散数据场中提取等值面的经典算法,之前主要应用于医学图像重建,当前在TSDF等重建场景广泛应用。 参考论文:Marching Cubes: A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm 参考论文: KinectFusion: real-time dynamic 3D surface reconstruc

一、基于FPGA的数字识别方法  常见算法有:基于模版匹配的识别方法、基于BP 神经网络的识别方法、基于数字特征的识别方法等。    1.模版匹配法  模版匹配法是一种被较早应用的数字识别算法,该算法的关键是对所要识别的所有数字进行模版构建,之后将图像中的数字与所有的数字模版一一进行比较,计算出图像中数字与每个模版的相似度,根据所计算出的相似度结果进行识别。

【图像处理】 -039 OpenCV深度人脸检测 文章目录【图像处理】 -039 OpenCV深度人脸检测1 简介2 使用OpenCV DNN模块人脸检测3 检测效果4 分析 1 简介  深度学习是当前的大热门啊,OpenCV在3.3版本之后就有了DNN模块,可以用这个模块来运行训练好的深度学习模型,进行相关网络的使用。   对于人脸检测,OpenCV的DNN模块,提供一种基于SSD的检测方案,使

5.1 介绍目标检测的目的通常是将真实的目标回波信号从噪声和杂波中区分出来,本章讨论了雷达探测的主要概念和方法,其中包含CFAR算法等内容。5.2 目标类型(Sterling 1型~Sterling 4型)目标雷达截面(RCS)统计特性的可用性可以显著提高目标检测算法的性能,为此,Swerling引入了Swerling模型从不同自由度卡方分布来描述物体RCS的统计特性,从I到V有5种不同的Swer

摘要:本文介绍了如何为硬件驱动创建ROS Wrapper,实现与ROS系统的对接。文章首先解释了ROS Wrapper的概念,即通过封装非ROS代码创建ROS接口的节点,并分析了使用Wrapper的优势。接着详细说明了驱动开发应保持独立于ROS的重要性,并展示了基础Wrapper的实现方法:初始化节点、管理驱动生命周期。最后,文章提供了具体示例(虚拟电机控制),演示如何通过ROS参数、话题、服务等扩展驱动功能,包括速度控制、状态监测等。该教程将帮助开发者规范地将硬件驱动集成到ROS生态中。

EXPLAIN 是 MySQL 中最重要的查询性能分析工具,它能显示 MySQL 如何执行 SQL 语句,包括访问表的方式、使用的索引、连接顺序等。通过分析 EXPLAIN 的输出,我们可以快速定位查询性能问题并进行优化。 ✅ 一、如何使用 EXPLAIN EXPLAIN SELECT * FROM ...

Python虚拟环境与操作指南摘要 Python虚拟环境是独立隔离的Python运行环境,包含专属的解释器、库目录和脚本,可避免不同项目的依赖冲突。与全局安装的真实环境不同,虚拟环境通过venv或conda等工具创建,特别适合多项目开发。操作步骤包括:在目标目录创建虚拟环境(python -m venv名称),进入Scripts文件夹激活环境(activate),安装所需包(pip install),最后返回项目目录运行代码。虚拟环境解决了依赖管理难题,同时保持系统环境的整洁。

本文系统解析Metasploit测试框架,涵盖基础操作、永恒之蓝(MS17-010)实战、Msfvenom生成(支持Windows/Linux/Android等多平台)及控制端配置。通过实例演示从利用到权限提升的完整链条,强调合法授权测试与虚拟机隔离环境的重要性,帮助安全研究人员构建实战能力,强化网络防御意识。

THE END
0.沥青路面构造深度SMTD断面平均构造深度MPD计算方法.docx附录D路面构造深度SMTD计算方法 D.0.1 本方法适用于激光测距法自动化检测路面构造深度中SMTD指标的计算。 D.0.2 超出检测范围的高程无效数据应剔除。 D.0.3 应将纵断面高程数据按纵向划分为长0.3m的若干计算单元,并按下列公式计算各单元SMTD: SMTDD=ni=1n P=5(n2-1) n=Dl (D 式中:SMTDD——基准计算长度jvzquC41oc~/dxtm33>/exr1jvsm1;54216:2?4744635:8442635=60ujzn
1.路面沥青层厚度11篇(全文)超薄磨耗层的开级配特点,在雨天行车时,可有效减少水雾,同时其较大的宏观构造深度,增强了路面的抗滑性能,很好地保证了路面的行车安全性。沥青路面Novachip超薄磨耗层预防性养护设计 4.1 裂缝处治 根据裂缝宽度的不同分别采取相应措施: (1)缝宽<2mm的裂缝:采取压缝带对裂缝进行封闭。 jvzquC41yy}/;B}wgunv0lto1y5jmn~f5d€3oky0jvsm
2.道路设计的主要内容范文但是要采用这种加宽方法需要有一定的条件,首先需要中央分隔带的宽度很宽,可以满足压缩的要求,另外在加宽后剩余的宽度还需要满足《公路路线设计规范的》里面的规定,才能保证道路通畅。一般来说,这种方法是设计最简单的方法,计算也十分的简便,计算公式和方法在《公路路线设计规范》中都有详细的介绍,实用性非常广。 jvzquC41yy}/i€~qq0ipo8mcqyko1;;4989/j}rn
3.该捋清!卷积可分离卷积的参数和FLOPs计算!本文详细解析了卷积神经网络中基本卷积与可分离卷积的参数量及计算量(FLOPs),对比了两种卷积方式在参数与计算效率上的差异,为理解深度学习模型的复杂度提供了数学依据。 前言:水平有限,如有失严谨或错误处,望指出纠正 不要着急,我们先假设:输入feature maps的通道数、输出的通道数、卷积核尺寸(长和宽一样时)分别为jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8qi|nm{5:541cxuklqg1fkucrqu13678=9463
4.基于暗通道先验的图像去雾技术实战详解第13–15行构造了一个简化的深度图,模拟“中心远、四周近”的空间结构。 第18行计算透射率 $ t(x) = e^{-\beta d(x)} $,体现距离越远透射越低。 第21–23行执行核心公式 $ I = Jt + A(1-t) $,逐像素合成雾霾图像。 最终输出限制在[0,255]并转为整型,符合图像存储格式。 jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa;=9:9>138ftvkimg8igvcomu86759866>6
5.我跑了RTX4090显卡的压力测试blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x计算全局线程索引; sinf(cosf(tanf()))构造深度嵌套数学运算链,迫使ALU单元持续工作; 循环1000次显著增加每线程计算量,降低内存访问占比,逼近算力极限; 数据写回全局内存防止编译器优化掉无效计算。 该内核在RTX4090上可达到约78 TFLOPS FP32吞吐率(实测NVML反馈),jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa=7684:868ftvkimg8igvcomu86743=35>5