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基于 CNN 的时间序列传感器数据结构损伤检测
这项研究引入了一种创新的卷积神经网络算法来检测结构损伤，通过从时间序列数据中提取深度空间特征，并利用长期时间连接教授卷积神经网络识别时空特征，结合两类时间序列数据（完好和损坏）的方法验证了其有效性，并证明该新的卷积神经网络算法在检测结构退化
PDF8 months ago
融合 GAN 和纹理合成以增强道路损伤检测
交通安全和道路维护领域中，准确检测道路损伤对确保安全驾驶和延长道路耐久性至关重要。本研究提出了一种创新的方法，利用生成对抗网络生成具有不同形状的损伤，并通过纹理合成技术提取道路纹理，通过控制合成损伤的严重程度，嵌入到原始图像中，从而实现了损
PDF10 months ago
悬臂梁损伤检测的神经符号模型
本文提出了一种名为逻辑卷积神经回归器的神经符号模型，通过将卷积神经网络的处理能力与直接将真实逻辑引入模型的互动控制相结合来检测悬臂梁中的损伤，并在实验中证明了该混合方法的优越性。
PDFa year ago
CVPRParcel3D：基于单张 RGB 图像的形状重建在物流应用中的应用
本篇论文介绍了一种基于单张 RGB 图像的包裹几何形态重建及损坏检测方法，并提出了 Parcel3D 和 CubeRefine R-CNN 两个创新性的算法和数据集用于检验所述方法的可行性和准确度。
PDFa year ago
基于 Transformer 预测头改进 YOLOv5 的计算机视觉损伤检测模型
提出了一种基于 DenseNet 块和 CBAM 的实时深度学习伤害检测模型，采用先进的自我注意机制实现多尺度目标检测，并减少计算复杂度，结果显示该模型性能优于当前最先进模型，是准确和鲁棒的机器人在现实场景下实现自动化损坏检测系统的重要一步
PDFa year ago
使用智能手机捕获的图像进行道路损伤检测的深度神经网络
本研究通过使用卷积神经网络进行物体检测的最新方法，创建了一个可供公开使用的大型路面损伤数据集，该数据集包含了来自 7 个日本市的 9053 张路面损伤图片，针对这个数据集训练出有较高准确性的路面损伤检测模型，并成功将损伤分为八个类型。
PDF6 years ago