【摘 要】
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复杂的路面纹理和噪声的影响导致现有路面裂缝检测方法有效性较低.为了提高路面裂缝检测精度,该文提出一种基于自调节步长果蝇优化密度峰值聚类(SFO-DPC)算法的三维沥青路面裂缝检测系统.首先,利用Gocator3100系列双目智能传感器构建三维图像采集系统来采集沥青路面的三维数据;然后,采用自调节步长果蝇优化密度峰值聚类算法对沥青路面的三维数据进行聚类分析,达到裂缝识别的目的;最后,将聚类分析的结果映射至二维图像中,更直观地验证裂缝检测结果.通过比较发现,该算法能够实现有效的沥青路面裂缝检测,并且相较其他基
【机 构】
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广东华路交通科技有限公司,广东广州 510080;广东交科检测有限公司;长安大学
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复杂的路面纹理和噪声的影响导致现有路面裂缝检测方法有效性较低.为了提高路面裂缝检测精度,该文提出一种基于自调节步长果蝇优化密度峰值聚类(SFO-DPC)算法的三维沥青路面裂缝检测系统.首先,利用Gocator3100系列双目智能传感器构建三维图像采集系统来采集沥青路面的三维数据;然后,采用自调节步长果蝇优化密度峰值聚类算法对沥青路面的三维数据进行聚类分析,达到裂缝识别的目的;最后,将聚类分析的结果映射至二维图像中,更直观地验证裂缝检测结果.通过比较发现,该算法能够实现有效的沥青路面裂缝检测,并且相较其他基于聚类的三维检测方法,检测效果更加高效准确.
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针对滚动轴承故障诊断中单一网络模型的不确定问题,并考虑到声信号非接触式测量的优势,提出一种多卷积神经网络(CNN)模型融合的滚动轴承声学故障诊断方法,采用多通道传声器信号对每一个CNN进行训练,然后采用Blending模型融合方法将多CNN模型进行融合,实现更精确、更可靠的故障诊断。通过半消声室内滚动轴承实验台的传声器数据对该方法的有效性进行实验验证。结果证明:与单个CNN模型、支持向量机(SVM)、随机森林法(RF)、多层感知机(MLP)等方法相比,该方法可以避免复杂的人工特征提取过程,通过模型融合能获
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