【摘 要】
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近年来,随着隔震技术的快速发展,我国隔震建筑数量显著增长,但不少工程中存在隔震构造节点缺陷,而隔震构造节点的检查主要依赖人工,检测质量难以保证,且检查周期较长,难以及时发现问题。因此,亟需一种自动、准确的隔震构造节点检测方法。本文基于计算机视觉和深度学习技术,选取实际隔震工程中常见的两类隔震构造节点:水平隔震缝和柔性管线,根据水平隔震缝和柔性管线的检测要求与缺陷特征,分别构建了用于识别水平隔震缝缺
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近年来,随着隔震技术的快速发展,我国隔震建筑数量显著增长,但不少工程中存在隔震构造节点缺陷,而隔震构造节点的检查主要依赖人工,检测质量难以保证,且检查周期较长,难以及时发现问题。因此,亟需一种自动、准确的隔震构造节点检测方法。本文基于计算机视觉和深度学习技术,选取实际隔震工程中常见的两类隔震构造节点:水平隔震缝和柔性管线,根据水平隔震缝和柔性管线的检测要求与缺陷特征,分别构建了用于识别水平隔震缝缺陷的深度学习模型TL-ISDNet（Is·olation Seam Defect Net）和用于识别水平隔震缝和柔性管线缺陷的深度学习模型TL-SICNet（Seismic Isolation Construction Defect Net）,主要研究内容和结论如下:（1）实地调研国内128项实际隔震工程,收集拍摄了大量隔震构造节点图片。按隔震构造节点的做法,对隔震构造节点进行分类,对各类隔震构造节点缺陷进行调查统计分析。（2）基于计算机视觉和深度学习技术,并依据隔震构造节点的检测要求和缺陷特征,提出一种基于图像的隔震构造节点检测方法。（3）制备出水平隔震缝数据集,构建了一个深度学习模型TL-ISDNet,用于检测水平隔震缝是否存在缺陷。结果发现,该模型在测试集的准确度为98%,F1分值为0.98,说明构建的TL-ISDNet模型可准确检测水平隔震缝是否存在缺陷。（4）制备出隔震构造节点数据集,包括管线和水平隔震缝,建了一个深度学习模型TL-SICNet,该模型不仅可检测水平隔震缝是否存在缺陷,还可检测管线是否存在缺陷。结果发现,该模型在测试集的准确度为98%,F1分值为0.98,说明该模型可准确对输入图像进行分类,并准确判定水平隔震缝或柔性管线是否存在缺陷。
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