基于YOLOv5和U2-Net的高铁桥梁裂缝智能检测方法研究

传统数字图像处理技术在处理桥梁结构裂缝时由于裂缝形态和环境影响的复杂性导致检测效果不佳，且缺乏自适应和智能化的能力。为此，基于深度学习提出了一种结合YOLOv5和U2-Net的裂缝检测系统。YOLOv5可实现裂缝实时高精度识别和定位，引入更适用与显著性目标且特征提取能力强的U2-Net图像分割模型，提出了基于计算轮廓最大内切圆算法的裂缝宽度测量法，通过模拟高铁桥梁的破坏性实验，采集2 560张测试图像作为系统的输入端对该系统进行评估。结果表明，识别定位模型测试集的准确率、召回率、平均精确度分别为92.21%、94.63%、95.32%;分割模型测试集准确率、召回率、平均精确度分别达到92.86%、95.61%、93.35%,并能够准确计算出裂缝的宽度。     

年轻女子轻信骗子谎言失财失身

如果有人自称现役军官，应聘保安是为了体验生活，你信吗？如果有人自称是活了300多岁的“师爷”，能安排你到部队当军官，你信吗？你可能都不会信。但你想象不到，如此蹩脚的谎言竞让数个女子落入陷阱，失财又失身……     

成品油动员物流网络内涵及结构

近年来,我国各地频发“油荒”,影响社会经济平稳运行,因此急需进行成品油动员物流的理论研究以及动员物流网络的规划建设,以应对局部战争和突发事件引起的成品油需求的激增。在界定成品油动员物流网络内涵的基础上,归纳动员物流网络的特点,着重研究物流基础设施网络的节点和线路,明晰动员物流的网络结构,为进一步建设完善我国成品油动员物流网络做好前期准备。