导读:本文包含了道路检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:道路,路基,路况,序列,桥梁,倾斜角,检测方法。
道路检测论文文献综述
卢敬宏[1]（2019）在《市政道路工程中影响压实度检测方法研究》一文中研究指出道路交通工程项目引起了其自身建设的特殊性。有许多因素影响建筑活动的顺利进行。需要充分考虑地质地形,水文条件等因素,以减少每个施工环节可能出现的误差,以确保施工活动的顺利进行,并确保施工质量达到市政道路的施工标准。在市政道路工程建设项目中,路基建设是重要内容之一。路基建设的顺利进行,可以确保市政道路建设工程在规定的建设期内完成。同时,它可以确保道路建成后的道路交通质量,并扩展城市道路的质量,在使用周期上,市政路基建设的完成情况比较好,可以使市政道路发挥更大的使用价值,确保城市交通的稳定发展,并带来更大的经济和社会效益,从而促进城市的发展。(本文来源于《建材与装饰》期刊2019年36期）
全美娟,陈庆奎[2]（2019）在《移动GPU上基于轻量级卷积神经网络的道路拥堵检测方法》一文中研究指出随着城市移动设备的日益普及,基于移动图形处理器(GPU)的任务处理需求也与日剧增.针对城市道路交通拥堵检测问题,提出在功耗和计算性能受限的移动GPU平台上实现基于车辆密度的道路拥堵检测方案.首先使用改进的SqueezeNet网络模型在移动GPU上训练出图像分类模型,其次利用该分类模型检测出路口各车道在各时刻的车辆密度分类状态序列,最后利用基于红绿灯信号周期的拥堵状态判断模型,结合历史分类状态时间序列和当前分类状态,综合判断各车道实时拥堵状态.基于红绿灯信号周期的拥堵状态判断模型能够减少道路因车辆等待绿灯而被误判为拥堵状态的影响,使道路拥堵误判率大幅降低.经过实验,改进的SqueezeNet网络模型对车辆密度的分类准确率维持在90%以上,同时提出的道路拥堵判断模型对各车道道路拥堵检测的准确率高于85%.该方案解决了传统道路拥堵检测安装难、成本高、实时性低的问题,对现在的智能交通监控系统具有一定的应用价值.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
李明明,雷菊阳,赵从健[3]（2019）在《道路场景中基于视频的多目标检测》一文中研究指出针对复杂道路场景的目标检测难以实现在移动设备上的实时目标检测问题,采用了MobileNet-SSD的目标检测框架,设计了一种用于视频的多目标检测组合网络框架LSTM-SSD。利用视频连续帧的信息时序关联,有效的提高检测的置信度,减少单一图像检测中存在的不稳定问题。通过与VGG-SSDMobile Net-SSD两种检测网络模型的对比,实验表明,设计的检测网络模型在应对多目标、模糊、遮挡等干扰状况下,均能获得较好的检测效果。该模型的设计,可对无人驾驶实现实时目标检测提供依据和参考。(本文来源于《软件》期刊2019年12期）
李泽鹏,卢正新[4]（2019）在《道路桥梁路基工程的试验检测方法新探》一文中研究指出随着现代社会的进步,对道路的质量要求越来越高,人们的出行越来越要求更高安全和稳定的道路,在进行道路桥梁路基工程中,有关人员无论是从外观还是内部质量都需要加强重视,确保最后道路整体的稳定和安全,保证其交通的顺畅性,本文基于对目前的道路桥梁路基工程出发,对该检测技术的具体应用进行总结和分析,另外,对道路桥梁路基工程的试验检测方法进行讨论和探究。(本文来源于《绿色环保建材》期刊2019年12期）
薛鹏飞[5]（2019）在《道路桥梁检测中的无损检测技术运用》一文中研究指出在我国,道路桥梁工作作为市政工程,大大造福于当地的百姓,增加了人们出现的便利度,加强各个地区之间的纽带联系。所以,为了进一步确保道路桥梁的安全性与稳定性,需要对其进行无损检测,通过各类无损检测技术得到相关的精准数据,从而判断道路桥梁的质量水平,并且找出精准的故障位置,以便于更好地进行道路桥梁的维修与保养。(本文来源于《建材与装饰》期刊2019年34期）
陈冰[6]（2019）在《道路路基试验检测方法及检测管理》一文中研究指出随着我国经济的发展,我国对于基础设施建设的投资力度逐渐增加,在道路建设这一块,更是走在了各项基础建设的前面,在道路工程施工中,路基施工质量直接影响道路质量,是施工中需要重点控制的施工工艺,在路基施工中,要做好路基的试验和检测,通过现场取样检测来保证路基的承载力满足设计要求,这样才能有效保证路基施工质量,避免路基失稳造成道路损坏,基于此,本文简要探讨了道路路基试验检测方法及检测管理。(本文来源于《建材与装饰》期刊2019年33期）
范雪[7]（2019）在《线上线下混合式教学探究——以《道路材料试验检测》为例》一文中研究指出通过线上线下混合式教学探索,在高校的专业课程教学,例如《道路材料试验检测》,达到了教学模式改革的初步效果,改变了目前在课程资源以及课时不足、教师与学生交流频次较少、教学模式陈旧等问题,提高了该学科课程教学的质量。本文结合线上线下混合式的教学模式改革的教学环境、教学方法、教学内容、教学时间、教学评价等进行理论探讨,论述内容包括学生综合评价、线上线下教学方法创新,提出线上线下教学模式的教学效果的实证结果验证了这种教学模式实施后学生的认可度较高、提升了学生的学习兴趣、将学生的主观能动性加以激发等优势。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年11期）
王浩,李永强,安勇鹏,周亚萍,谢光宇[8]（2019）在《道路扬尘固化材料的检测和效果观察》一文中研究指出道路扬尘对于当前的环境保护会产生不利影响,为了加大对扬尘污染集中整治和处理的力度,使环保部门现场监测的能力得到提升,对大气污染进行精准监测、管理以及治理。很多城市也都会开始重视道路扬尘问题。在本次研究当中主要针对道路扬尘固化材料开展检测,并对最终得到的检测结果进行总结和分析。(本文来源于《化工管理》期刊2019年33期）
张新雨,雷海栋,王思米[9]（2019）在《基于快速MUSIC算法的道路双黄线检测》一文中研究指出为了提高道路双黄线的检测精度和速度,提出了一种基于快速多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法的直线检测方法。首先对道路双黄线图像进行分割和边缘提取,得到二值图像,然后转换成虚拟传感器阵列的多快拍信号,再通过构建远场信号模型和近场信号模型,将直线的倾斜角和偏移量检测问题转变为波达方向估计(Direction of Arrival,DOA)问题。最后通过分别划分两次网格,利用MUSIC算法对直线的倾斜角和偏移量进行搜索,从而求得所有直线的倾斜角和偏移量。实验结果表明,本文所提方法能够快速准确地检测出道路双黄线边缘的倾斜角和偏移量,对于自动驾驶技术具有重要的意义。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年11期）
孙梦婷,魏海平,李星滢,徐立[10]（2019）在《基于路况数据的城市道路交通事件点检测》一文中研究指出城市道路交通事件检测是道路交通智慧应急系统的关键技术之一。针对当前难以自动检测交通事件问题,提出了一种利用路况数据发现造成交通拥堵的交通事件检测方法。首先,分析空间维和时间维下的路况异常模式,并利用交通事件在时间和空间上的相关性提取交通事件点;进一步计算交通事件的持续时间,根据持续时间的长短对交通事件划分预警等级,为交通管理部门的应急部署提供决策支持。运用郑州市252个拥堵路段的路况数据进行实验分析,检测交通事件点的完整率为84.85%。经验证,在检测高峰期城市快速路和主干道的交通事件点时,该算法具有较高的检测率,对高峰期和平峰期城市快速路的交通事件误报率均较低。(本文来源于《地理与地理信息科学》期刊2019年06期）
道路检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着城市移动设备的日益普及,基于移动图形处理器(GPU)的任务处理需求也与日剧增.针对城市道路交通拥堵检测问题,提出在功耗和计算性能受限的移动GPU平台上实现基于车辆密度的道路拥堵检测方案.首先使用改进的SqueezeNet网络模型在移动GPU上训练出图像分类模型,其次利用该分类模型检测出路口各车道在各时刻的车辆密度分类状态序列,最后利用基于红绿灯信号周期的拥堵状态判断模型,结合历史分类状态时间序列和当前分类状态,综合判断各车道实时拥堵状态.基于红绿灯信号周期的拥堵状态判断模型能够减少道路因车辆等待绿灯而被误判为拥堵状态的影响,使道路拥堵误判率大幅降低.经过实验,改进的SqueezeNet网络模型对车辆密度的分类准确率维持在90%以上,同时提出的道路拥堵判断模型对各车道道路拥堵检测的准确率高于85%.该方案解决了传统道路拥堵检测安装难、成本高、实时性低的问题,对现在的智能交通监控系统具有一定的应用价值.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
道路检测论文参考文献
[1].卢敬宏.市政道路工程中影响压实度检测方法研究[J].建材与装饰.2019
[2].全美娟,陈庆奎.移动GPU上基于轻量级卷积神经网络的道路拥堵检测方法[J].小型微型计算机系统.2019
[3].李明明,雷菊阳,赵从健.道路场景中基于视频的多目标检测[J].软件.2019
[4].李泽鹏,卢正新.道路桥梁路基工程的试验检测方法新探[J].绿色环保建材.2019
[5].薛鹏飞.道路桥梁检测中的无损检测技术运用[J].建材与装饰.2019
[6].陈冰.道路路基试验检测方法及检测管理[J].建材与装饰.2019
[7].范雪.线上线下混合式教学探究——以《道路材料试验检测》为例[J].通讯世界.2019
[8].王浩,李永强,安勇鹏,周亚萍,谢光宇.道路扬尘固化材料的检测和效果观察[J].化工管理.2019
[9].张新雨,雷海栋,王思米.基于快速MUSIC算法的道路双黄线检测[J].传感技术学报.2019
[10].孙梦婷,魏海平,李星滢,徐立.基于路况数据的城市道路交通事件点检测[J].地理与地理信息科学.2019
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