Multi-Characteristic Parameter Classification Algorithm of Cracks on Bridge Substructures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The forms of bridge cracks vary widely, but the automatic classification and identification of the effects of these cracks are difficult to achieve. Many recognition systems developed all over the world are based on recognition results and carry out human-machine dialogues. These systems rely on the manual recognition of crack types, but the manual approach not only has a low working efficiency but also a high error rate. In this study, a classification algorithm for cracks on bridge substructures based on multi-characteristic parameters was proposed to accurately identify cracks on concrete bridges and objectively and accurately evaluate the state of the bridge cracks. The geometric characteristics of the cracks in the substructure were extracted, and the projection vector, crack area, distribution density, and Euler number were obtained. Projection and wavelet denoising algorithms were used to first distinguish the linear cracks from the network cracks, and the number of holes in the crack image was employed as a parameter to further determine the crack type. Then, the Euler number was introduced to retain the image characteristic when the image required to be changed. Finally, the back propagation (BP) neural network system was used to achieve an accurate crack classification. This study was verified by experiments. Results demonstrate that the classification algorithm can effectively identify four types of cracks, namely, transverse, longitudinal, reflective, and meshed cracks. In the identification of transverse, longitudinal, and reflective cracks, the corresponding classification accuracies in this study were 12%, 3%, and 4% higher than the classification algorithm with the canny operator. This study can meet the requirements of crack classification accuracy in practical engineering and provide a scientific reference for the maintenance of bridges.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle