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山东农业大学硕士生以第一作者身份在国际著名期刊发表病害智能识别方面的研究成果

Ad植物微生物 2024-09-16 19:13
文章摘要
山东农业大学水利土木工程学院王少杰教授团队在《Measurement》期刊上发表了一篇关于混凝土结构病害智能识别的研究论文。该研究针对混凝土结构中常见的裂缝、蜂窝状空洞等缺陷，利用计算机视觉和深度学习技术，特别是基于YOLO v5目标检测算法，开发了改进版的YOLO v5-RS网络模型。该模型通过引入Res2Net和SimAM注意力机制，能够高效地识别和量化混凝土结构的病害，并开发了相应的轻量化软件工具，用于精确测量裂缝和破碎区域的参数。这一研究不仅提升了工程结构性能评估的效率，还具有广泛的应用前景，如番茄裂果的快速定量分析。
山东农业大学硕士生以第一作者身份在国际著名期刊发表病害智能识别方面的研究成果
查看文献： Identification of modal parameters of a model turbine blade with a curved surface under random excitation with a three-dimensional continuously scanning laser Doppler vibrometer system
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