Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
Eine Plattform für die Wissenschaft: Bauingenieurwesen, Architektur und Urbanistik
Beskontaktna inteligentna tehnologija detekcije degradacije performansi željezničkoga lučnog mosta temeljena na UAV prepoznavanju slike ; Non-contact intelligent detection technology for railway arch bridge performance degradation based on UAV Image recognition
Mostovi su ključne komponente projekata brzih željeznica, a njihov konstrukcijski integritet znatno utječe na operativnu sigurnost brzih željeznica. U ovome radu predstavljena je tehnologija beskontaktne inteligentne detekcije za procjenu propadanja željezničkih mostova za velike brzine pomoću prepoznavanja slike bespilotnih letjelica (UAV). Metodologija uključuje prikupljanje slikovnih podataka pomoću UAV-a i digitalne kamere te njihovu tehničku obradu za generiranje dosljednih podataka oblaka točaka. Naknadno se ti podaci integriraju u jedinstveni model oblaka točaka poravnanjem oblaka točaka. Konačno, rafinirani trodimenzionalni (3D) model željezničkog mosta za velike brzine razvijen je spajanjem heterogenih podataka kroz 3D rekonstrukciju uživo. Metoda ima prednosti poput velike brzine otkrivanja i manje zahtjeva za osobljem. Ta se tehnologija može primjenjivati za dnevno praćenje tehničke osnove i za obavljanje dnevne inspekcije uz manji broj radnika. Empirijski rezultati pokazuju da ta metoda inspekcije nije ograničena točkama svjetlarnika i da pruža vrlo učinkovit odraz stanja mosta u stvarnome vremenu. Točnost prepoznavanja i raspon snimanja slike zadovoljavaju zahtjeve inspekcije za rad i održavanje željezničkih mostova za velike brzine. ; Bridges are crucial components of high-speed railway projects, and their structural integrity significantly impacts the operational safety of high-speed railways. This paper introduces a non-contact intelligent detection technology for assessing the deterioration of high-speed railway bridges using unmanned aerial vehicle (UAV) image recognition. The methodology involves collecting image data using a UAV and digital camera and processing them technically to generate consistent point-cloud data. Subsequently, these data are integrated into a unified point-cloud model through point-cloud alignment. Finally, a refined three-dimensional (3D) model of a high-speed railway bridge was developed by fusing heterogeneous data through live 3D reconstruction. The method has the ...
Beskontaktna inteligentna tehnologija detekcije degradacije performansi željezničkoga lučnog mosta temeljena na UAV prepoznavanju slike ; Non-contact intelligent detection technology for railway arch bridge performance degradation based on UAV Image recognition
Mostovi su ključne komponente projekata brzih željeznica, a njihov konstrukcijski integritet znatno utječe na operativnu sigurnost brzih željeznica. U ovome radu predstavljena je tehnologija beskontaktne inteligentne detekcije za procjenu propadanja željezničkih mostova za velike brzine pomoću prepoznavanja slike bespilotnih letjelica (UAV). Metodologija uključuje prikupljanje slikovnih podataka pomoću UAV-a i digitalne kamere te njihovu tehničku obradu za generiranje dosljednih podataka oblaka točaka. Naknadno se ti podaci integriraju u jedinstveni model oblaka točaka poravnanjem oblaka točaka. Konačno, rafinirani trodimenzionalni (3D) model željezničkog mosta za velike brzine razvijen je spajanjem heterogenih podataka kroz 3D rekonstrukciju uživo. Metoda ima prednosti poput velike brzine otkrivanja i manje zahtjeva za osobljem. Ta se tehnologija može primjenjivati za dnevno praćenje tehničke osnove i za obavljanje dnevne inspekcije uz manji broj radnika. Empirijski rezultati pokazuju da ta metoda inspekcije nije ograničena točkama svjetlarnika i da pruža vrlo učinkovit odraz stanja mosta u stvarnome vremenu. Točnost prepoznavanja i raspon snimanja slike zadovoljavaju zahtjeve inspekcije za rad i održavanje željezničkih mostova za velike brzine. ; Bridges are crucial components of high-speed railway projects, and their structural integrity significantly impacts the operational safety of high-speed railways. This paper introduces a non-contact intelligent detection technology for assessing the deterioration of high-speed railway bridges using unmanned aerial vehicle (UAV) image recognition. The methodology involves collecting image data using a UAV and digital camera and processing them technically to generate consistent point-cloud data. Subsequently, these data are integrated into a unified point-cloud model through point-cloud alignment. Finally, a refined three-dimensional (3D) model of a high-speed railway bridge was developed by fusing heterogeneous data through live 3D reconstruction. The method has the ...
Beskontaktna inteligentna tehnologija detekcije degradacije performansi željezničkoga lučnog mosta temeljena na UAV prepoznavanju slike ; Non-contact intelligent detection technology for railway arch bridge performance degradation based on UAV Image recognition
Wang, Shifu (Autor:in) / Yang, Shaopeng (Autor:in) / Wang, Qi (Autor:in) / Luo, Lingfeng (Autor:in) / Wang, Feng (Autor:in)
01.01.2025
Građevinar ; ISSN 1333-9095 (Online) ; ISSN 0350-2465 (Print) ; ISSN-L 0350-2465 ; CODEN GDVIAE ; Volume 77 ; Issue 01
Aufsatz (Zeitschrift)
Elektronische Ressource
Kroatisch , Englisch
PROJEKTIRANJE I ANALIZA MOSTA PELJEŠAC ; DESIGN AND ANALYSIS OF THE PELJEŠAC BRIDGE
| BASE | 2018