【摘 要】
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随着土石坝施工管理要求的不断提高,越来越多的工程项目开始采用信息化手段实现大坝施工过程的辅助化管理。目前土石坝施工管理主要依靠现场人工管理和传感器监测。这种方式存在布设监测仪器多、维护困难、消耗人力资源大、实际操作难度高等问题。深度学习和图像识别技术的发展,为通过智能监控进行场内施工管控提供了技术支撑。基于深度学习的施工管控具有布设仪器设备少、便于维护、减少人力资源消耗等特点。基于此,本文提出了一
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随着土石坝施工管理要求的不断提高,越来越多的工程项目开始采用信息化手段实现大坝施工过程的辅助化管理。目前土石坝施工管理主要依靠现场人工管理和传感器监测。这种方式存在布设监测仪器多、维护困难、消耗人力资源大、实际操作难度高等问题。深度学习和图像识别技术的发展,为通过智能监控进行场内施工管控提供了技术支撑。基于深度学习的施工管控具有布设仪器设备少、便于维护、减少人力资源消耗等特点。基于此,本文提出了一种基于深度学习的施工过程坝料运输与人员行为智能监控方法,并据此设计开发了施工期坝料运输与人员行为智能监控平台。本文对以下内容进行了研究:（1）基于图像识别的土石料级配特性分析方法研究。通过分水岭算法进行土石料图像边缘检测,采用行程标记法获取图像内各石料的面积及周长,并根据像素比计算坝料实际粒径。实现坝料级配特性的自动化分析,提高坝料质量控制水平。（2）基于深度学习的人员风险行为识别。采用深度卷积神经网络,建立人员行为识别模型,实现佩戴安全帽检测、危险区域检测、吸烟检测等多人员风险行为检测,有效提高现场人员安全风险管理水平。（3）建立了深度学习模型分层特征图提取方法。通过对深度学习网络不同隐藏层特征值的提取,实现了基于一个深度学习网络的多检测目标特征值提取,有效提高了计算效率,实现了视频流实时分析。（4）施工期坝料运输与人员行为智能监控平台的开发。结合以上的研究内容,根据软件开发及编程的相关知识,基于B/S架构进行了施工期坝料运输与人员行为智能监控平台的开发,实现了坝料级配质量管控、坝料运输过程管控、人员风险行为报警及可视化查询等功能。
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