结合深度学习和NCFS算法的堆石料粒度分布智能检测方法

来源 :水利学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhuhuajian21004
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针对目前堆石坝施工过程中人工筛分试验无法实现爆堆料物粒度快速检测以及现有粒度检测模型准确度低、泛化能力差等问题,提出了一种基于深度学习模型与邻域分量特征(Neighborhood Component Feature Selection,NCFS)算法相结合的堆石坝料物粒度数字筛分检测方法,该方法可以通过拍摄料堆图像快速检测料堆粒度分布。为了提高深度学习模型的精确度,提出将基于迁移学习的Deeplabv3+模型和稠密条件随机场算法(DenseCRF)结合用于图像训练学习和优化;在料堆二维特征到三维粒度
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河冰的断裂性能是衡量河冰承载力、模拟和预测开河的重要参数。为明晰黄河冰的断裂性能,基于数字图像测量技术(Digital Image Correlation,DIC)开展了黄河冰的三点弯曲梁试验,分析了不同条件下试样的断裂形态,研究了温度和加载速率对黄河冰断裂韧度的影响。研究结果表明:DIC方法适用于黄河冰断裂试验的研究;黄河冰试样的断裂形态主要受到晶体形态的影响,试样的破坏形式以Ⅰ型断裂为主;黄河冰断裂韧度随着加载速率的增加而降低,随着温度的升高而减小,但在试验给定温度范围内降幅较小;提出了黄河冰断裂韧度
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