-
公开(公告)号:CN112884747B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202110222241.0
申请日:2021-02-28
IPC: G06T7/00 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域,具体涉及一种融合循环残差卷积与上下文提取器网络的自动桥梁裂缝检测系统。所述方法包括:使用图像采集设备采集桥梁裂缝图像,并创建用于深度学习模型训练的桥梁裂缝数据集;创建由循环残差卷积块(RRCNN)替换编码器中标准卷积新型的特征编码器‑解码器网络;使用包含空洞卷积、密集空洞卷积块(DAC)以及残差多核池化块(RMP)的上下文提取器网络;结合新型特征编码器‑解码器网络以及上下文提取器网络构建桥梁裂缝自动检测模型;通过桥梁裂缝数据集对桥梁裂缝自动检测模型进行训练,得到理想的精确度;根据训练所得的参数,输入待检测图像,输出结果。本发明具有人工成本低,检测精度高,可操作性强等优点。
-
公开(公告)号:CN116362539A
公开(公告)日:2023-06-30
申请号:CN202310273041.7
申请日:2023-03-20
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0832 , G06Q10/0639 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及道路危险货物运输安全评估领域,具体为一种危险货物运输的企业安全评估方法、系统、终端及介质,通过获取影响危险货物运输安全的影响因素,根据影响危险货物运输安全的影响因素建立安全评估指标体系并对指标进行量化,采用PFSAHP‑TOPSIS危险货物运输企业安全评估模型对企业进行评分实现对对危险货物运输企业进行安全评估,根据对指标进行量化使得危险货物运输企业安全评估指标体系更加全面,增强了针对性;整合了从业人员、营运车辆以及企业数据,实现了企业安全生产的实时监控。
-