Large-Scale Civil Engineering Structure Deformation Monitoring Research Based on Image Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Large-scale civil engineering structures may experience deformations during construction and use due to various reasons, affecting the safety and service life of the structures.The application of image recognition technology in the field of civil engineering has promoted the research and development of related technologies, providing new technical means for the monitoring and evaluation of civil engineering structures.Existing image recognition methods may be affected by factors such as lighting, occlusion, and image quality when dealing with large-scale civil engineering structure deformation monitoring, resulting in reduced recognition accuracy.Therefore, this study conducts research on large-scale civil engineering structure deformation monitoring based on image recognition.Traditional civil engineering structure deformation detection methods are presented.A simple and intuitive curve expression is used to describe the deformation characteristics of civil engineering structures, and GCN is used to mine the feature information between adjacent feature points and long-distance related points to improve prediction performance.A graph convolution prediction module and a geometric auxiliary prediction module are set up for the constructed prediction model, and the setting objectives and structural principles of the two modules are explained.In response to the challenges of extracting large-scale civil engineering structure deformation curves, an automatic extraction method based on deep learning networks is proposed, achieving high-precision recognition and extraction of civil engineering structure deformation curves.Experimental results validate the effectiveness of the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».