三种桩基检测方法的比较

三种桩基检测方法的比较

评价建筑物的质量优劣，基础是个很重要的方面。为了监督桩基质量，首先要求施工者填写一份“桩基施工记录”，成桩后还需要一系列检测。“施工记录”包括：桩长、每米锤击数、最后30锤的贯入度，灌注桩还有砂、石、水泥的配比等原始情况记录，以表示桩基施工时的技术参数。但这些记录往往难以保证其真实，这是人所共知的。

桩基的质量最终表现在承载力上，静载试验无疑是最客观的桩基检测方法，但因它是有损性检测，且检测周期长、设备庞大、费用高，实际上只能是小比例抽检，而难以对桩基进行大比例的质量及承载力普查。所以静载试验不能成为桩基础质量全面检测的手段。近年发展起来的高应变动力测桩（PDA）比之静载试验是轻便了一些，并缩短了检测的周期，其承载力的测算也得到认可，但根据规范也只抽检2％，可见仍是一种因其设备庞大、费用昂贵而不能成为桩基础质量监督的“威摄性”仪器。低应变动力测桩因其检测方法简便、费用低廉、速度快而不影响施工，因而可提高检测比例。但低应变检测还不能判别拉的最终质量指标——承载力，而只能从以下两个方面间接地佐证桩的质量：一是桩身的完整性鉴别，包括缩径、扩径、断裂、离析及夫泥等施工技术；二是用以表示桩的致密程度的波速，它既和施工技术有关，又和砂、石、水泥的配比乃至搅拌是否充分有关，是划分桩的类别，即合格与否的主要依据。对于前者，低应变检测的技术就设备本身已无可置疑，而对于后者，即波速就有问题，因为波速表达式为式中：t为应力波从桩面传到桩底再反射到桩面的时间，由仪器测得的时间误差是可以满足精度要求的；L为桩长，它只能取自施工记录表。由于显见的原因，记录桩长普遍大于实际桩长（管桩问题较小），于是L偏大。则Vp偏高，可能把本属不合格的桩变成了合格桩。这是一个比较普遍的问题，可见提供正确桩长的重要性。同时也说明一旦有正确的桩基施工记录，低应变检测桩身质量可达到更好的效果。

2 测桩新途径——分别求取桩身和桩周土的承载力

单桩设计无非根据以下两个条件：设计的截面积及相应的混凝土标号能否达到设计的承载力；桩周土和桩底的持力层能否共同承受由桩身传递过来的荷截。就一般情况而言，单桩荷截及安全系数一旦确定，则桩的截面积和混凝土的标号也相应确定；不同深度的土层力学参数一旦掌握，则桩的长度也相应确定。这些都是很成熟的设计方法。

如果把设计是否正确归入图纸审查的职责，那么桩基检测只剩下两个目的：桩身质量；桩周土的摩擦力加桩端土的承载力即原位土的承载力。如都符合设计要求，

则其承载力也合格。用这样的观点来看静载，可理解为是一个用设计目标（单桩荷截）去证明桩和土的综合条件是否符合设计要求的过程，是一个反演的过程。能不能用正演方法去测桩呢？亦即逐项验证桩的长度、最小截面积、混凝土标号以及原位土的承载力？前面的叙述已说明，低应变检测可以验证第一个条件是否符合设计要求，如果能再证明第二个条件也能符合设计要求，则此桩的承载力也必然符合要求。

工程地质勘察中的标准贯人是在可比条件下综合反映该土层承载力的方法。对于锤击桩（不论是管桩或灌注桩），一旦打桩机机型确定，锤重和极管的几何尺寸也相应确定，而通常落锤的高差也基本一致，因此，锤击过程，可理解为另一种“标准贯人”的过程（暂且称它为“桩贯”），每米的锤击数正好反映了各层上的综合力学参数。它和终桩前的贯入度经适当的加权计算，便是单桩设计中的第二个条件，亦即原位土层的承载力。当然“桩贯”比之“标贯”，显然误差要大些。但它必竟是一个“原位贯入”，它所反映的是原位土层的力学参数。尤其在丘陵地带，或土层较薄的地方，上层的水平方向变化较大，有限的工程地质钻孔不能详尽地反映土层变化的真实情况，因此，每个桩位的各土层力学参数都有差异。而原位“桩贯”又能弥补这一缺陷。从这个角度讲，“桩贯”又比“标贯”更接近真实。

如果过去的施工记录表中的每米锤击数、总锤击数、最后贯入度是真实的，那么现在便有大量的数据可供专家们进行研究，寻找和证明各种打桩机机型的土层承载力的“桩贯系数”，但事实并非如此，而是大多数情况下都无法区分这些数据中哪些可信哪些不可信。为获得正确的数据，尤其是贯入度，过去的做法是，对于一些重要的桩，在施工时建设方、施工方、质监方共同在场一起监督。但这种数据不多，而且也无法查找。只有正确的数据积累到一定程度，才可以建立起类似“标贯”的“桩贯”与承载力关系式。一些试图用“低应变”计算单桩承载力的科技人员，便是把附近的地质柱状图和施工记录中的数据，结合桩身完整性、致密度等各种因素综合考虑来计算。然而终因上述诸因素不够“量化”而使这种计算受到“经验”和“判断”的制约而大大降低其可信度。而若其中某些参数本身不可信，那么这种计算显然失去意义。

综上所述，作者提出这样的推论：目前，低应变检测已可独立判别扩径、缩径（最小截面积）、离析、夹泥、断桩等桩身完整性的检测。如果有正确的桩长，可正确地测定波速，从而推知混凝土的标号，而且为桩身完整性判断进一步量化研究提供了数据．换言之，有了正确的检长，低应变测检的分析水平可望进一步提高，从而最终能使俄应变桩基检测方法对桩身承载能力作出独立的量化判定；一旦使“桩贯”与承载力的数学关系拟合到可供实际使用的程度，便可从真实的打桩记录所给出的数据推知原位土的承载力。桩身和原位土二个独立的承载力参数中经加权判定，取其小的，即是该桩的承载力。这是桩基质量监督的新的途径。低应变可以大比例检测单桩，有了大比例的单桩质量的客观评价，无疑会促使桩基质量的提高。尤其对于造价低廉的沉管、灌注桩，目前却因质量无法控制而处于被淘

汰的危险，如有可靠的质量保证方法，预见它会再次被青睐。而这一切都依赖于每一条桩都有一份真实的桩基施工记录。这是打桩记录仪的潜在作用．目前，正确的桩长和贯人度至少可以从保证桩长达到设计要求，从而保证土层承载力基本符合设计要求的角度来提高建筑地基的质量。这也是改善当前建筑质量的一个重要的方面。

3 打桩自动记录仪的开发和应用

基于上述认识，作者用几年时间成功研制了打桩自动记录仪。图1是仪器原理框图，它包括锤击传感装置、进土长度传感装置、”电缆和控制、打印（仪器箱内）四大部分；其中，传感器和传输2大部分直接安装在桩机上。和桩机连为一体。即使在桩机搬迁时也无需逐件拆卸。记录和打印是一个独立防潮箱体（图2）。用航空插头和电缆相接，拆装保管极为简便。它可自动记录并打印出桩的总长度、总锤击数、每米锤击数和最后三阵的贯入度，操作面板包括根据设计选择的贯入度和数据打印指令。无法伪造数据和适应恶劣环境是该仪器的重要设计思想，可起到监督施工的作用．大量正确的施工记录数据必将使导出的“桩贯系数”拟合到实际使用的程度，锤击桩的质量监全便会出现新的途径。仪器记录桩的进土长度误差≤2％，贯人度间隔为5mm。一旦贯入度满足设计要求，仪器将自动报告。图3即为样机检测实录。

建筑节能检测方法综述

建筑节能现场检测方法 田斌守 摘要本文综述了几种建筑物围护结构传热系数现场检测方法的原理、操作方法、适用条件，指出各种方法的优缺点及注意事项。 关键词建筑节能检测热流计法热箱法控温箱－热流计法非稳态法当今飞速发展的国民经济活动必然导致前所未有的资源能源消耗速度。而许多资源能源是不可再生的，为了人类的可持续发展，节约能源刻不容缓。据介绍，我国目前单位建筑面积采暖能耗相当于气候条件相近的发达国家的2～3倍，而建筑能耗也占全国能耗总量的27.5％。随着人民生活水平的不断提高、城市化进程的加快以及住房体制改革的深化，建筑能耗在我国增长趋势很大，很可能是我国今后能耗的一个主要增长点。为建设节约型社会，促进经济社会可持续发展，国家发展委员会发布了“节能中长期专项规划”，建筑节能作为三大重点领域中的一项，受到高度重视。建设部也相继发布了一系列建筑节能标准，其中包括若干强制性条款，目前正在建设领域逐步实施。 建筑节能工作从流程上可分为设计审查、现场检测、竣工验收三个大的阶段。对节能建筑的评价，从建设前期对施工图纸审查计算阶段、向现场检测和竣工验收转移是大势所趋。建筑节能现场检测也是落实建筑节能政策的重要保证手段。目前，全国范围内建筑节能检测都执行JGJ132－2001《采暖居住建筑节能检验标准》，它是最具权威性的检测方法，它的发布实施，为建筑节能政策的执行提供了一个科学的依据，使得建筑节能由传统的间接计算、目测定性评判到现在的直接测量，从此这项工作进入了由定性到定量、由间接到直接、由感性判断到科学检测的新阶段。 根据我们对建筑节能影响因素和现场检测的可实施性的分析，我们认为能够在实验室检测的宜在实验室检测（如门窗等作为产品在工程使用前后它的性状不会发生改变），除此之外，只有围护结构是在建造过程中形成的，对它的检测只能在现场进行。因此建筑节能现场检测最主要的项目是围护结构的传热系数，这也是最重要的项目。如何准确测量墙体传热系数是建筑节能现场检测验收的关键。目前对建筑节能现场检测的、围护结构（一般测外墙和屋顶、架空地板）的

运动目标检测方法总结报告

摘要 由于计算机技术的迅猛发展，使得基于内容的视频信息的存取、操作和检索不仅成为一种可能，更成为一种需要。同时，基于内容的视频编码标准MPEG-4和基于内容的视频描述标准MPEG-7正在发展和完善。因此提取和视频中具有语义的运动目标是一个急需解决的问题。运动目标提取和检测作为视频和图像处理领域的重要研究领域，有很强的研究和应用价值。运动检测就是将运动目标从含有背景的图像中分离出来，如果仅仅依靠一种检测算法，难以从复杂的自然图像序列中完整地检测出运动的目标。较高的检测精度和效率十分重要，因此融合多种检测方法的研究越来越受到重视。本文介绍了几种国内外文献中的经典的视频运动目标的检测和提取算法，并对各种方法进行了评价和总结。首先介绍了基本的运动目标检测的基本知识和理论，然后介绍了基本的几种目标检测方法及其各种改进方法。对今后的运动目标检测提取的相关研究提供一定的参考。 关键词：运动目标检测光流法帧差法背景建模方法

ABSTRACT Because of the rapid development of computer technology, it is possible to access, operate and retrieve the video information based on the content of the video. At the same time, based on the content of the video coding standard MPEG-4 and content-based video description standard MPEG-7 is developing and improving. Therefore, it is an urgent problem to be solved in the extraction and video. Moving object extraction and detection is a very important field of video and image processing, and has a strong research and application value. Motion detection is to separate moving objects from the image containing background, if only rely on a detection algorithm, it is difficult to from a complex natural image sequences to detect moving target. Higher detection accuracy and efficiency are very important, so the study of the fusion of multiple detection methods is becoming more and more important. In this paper, the detection and extraction algorithms of the classical video moving objects in the domestic and foreign literatures are introduced, and the methods are evaluated and summarized. Firstly, the basic knowledge and theory of basic moving target detection is introduced, and then the basic method of target detection is introduced. To provide a reference for the research on the extraction of moving target detection in the future. Keywords: Visual tracking Optical flow method Frame Difference Background modeling method

运动目标检测光流法

摘要 运动目标检测方法是研究如何完成对视频图像序列中感兴趣的运动目标区域的“准确定位”问题。光流场指图像灰度模式的表面运动，它可以反映视频相邻帧之间的运动信息，因而可以用于运动目标的检测。MATLAB这种语言可移植性好、可扩展性强，再加上其中有丰富的图像处理函数，所以利用MATLAB 软件来用光流法对运动目标的检测中具有很大的优势。本设计主要可以借助matlab软件编写程序，运用Horn-Schunck算法对图像前后两帧进行处理，画出图像的光流场。而图像的光流场每个像素都有一个运动矢量，因此可以反映相邻帧之间的运动，分析图像的光流场就可以得出图像中的运动目标的运动情况。 关键字：光流法；Horn-Schunck算法；matlab

目录 1光流法的设计目的 (1) 2光流法的原理 (1) 2.1光流法的介绍 (1) 2.1.1光流与光流场的概念 (1) 2.1光流法检测运动目标的原理 (2) 2.1.1光流场计算的基本原理 (2) 2.2.2基于梯度的光流场算法 (2) 2.2.3Horn-Schunck算法 (3) 2.2.4光流法检测运动目标物体的基本原理概述 (5) 3光流法的程序具体实现 (6) 3.1源代码 (6) 3.1.1求解光流场函数 (6) 3.1.2求导函数 (9) 3.1.3高斯滤波函数 (9) 3.1.4平滑性约束条件函数 (10) 3.1.5画图函数 (10) 4仿真图及分析 (12) 结论 (13) 参考文献 (14)

1 光流法的设计目的 数字图像处理，就是用数字计算机及其他有关数字技术，对图像进行处理，以达到预期的目的。随着计算机的发展，图像处理技术在许多领域得到了广泛应用，数字图像处理已成为电子信息、通信、计算机、自动化、信号处理等专业的重要课程。 数字图像处理课程设计是在学习完数字图像处理的相关理论后，进行的综合性训练课程，其目的是：使学生进一步巩固数字图像处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；增强学生应用Matlab编写数字图像处理的应用程序及分析、解决实际问题的能力；尝试所学的内容解决实际工程问题，培养学生的工程实践能力。 运动目标检测是数字图像处理技术的一个主要部分，近些年来，随着多媒体技术的迅猛发展和计算机性能的不断提高，动态图像处理技术日益受到人们的青睞，并且取得了丰硕的成果，广泛应用于交通管理、军事目标跟踪、生物医学等领域。 因此，基于光流法，实现运动目标的检测是本文的研究对象。结合图书馆书籍、网上资料以及现有期刊杂志，初步建立起运动目标检测的整体思路和方法。 2 光流法的原理 2.1 光流法的介绍 2.1.1 光流与光流场的概念 光流是指空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，它利用图像序列像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”，即反映图像灰度在时间上的变化与景物中物体结构及其运动的关系。将二维图像平面特定坐标点上的灰度瞬时变化率定义为光流矢量。视觉心理学认为人与被观察物体

桩基检测方法

基桩检测主要有动测和静测 动测主要是高、低应变，高应变测试承载力，低应变测试桩身完整性 一般来说，在对本地区地质情况比较熟悉的情况下，有一定实际经验的技术人员采用高应变（实测曲线拟合法）能比较准确的测定桩身承载力。低应变（反射波法）对于基桩桩身完整性检测是一种很直观很经济的方法。 静测当然是指静载荷试验（包括竖向抗压、水平、抗拔）。 对于灌注桩（或地下连续墙）测定完整性还可以有预埋声测管超声波检测和抽芯检测。 比较复杂一些的还有预埋钢筋计桩身侧摩阻及桩端阻力测试。 动测方法是高应变和低应变，高应变可检测桩身的完整性还有桩的承载力。低应变主要检测桩身完整性，有效范围为50d(桩的直径)，高应变比低应变贵，但低应变基本上只能检测桩身质量，承载力检测是不准的。 小应变的主要有基桩检测的仪器，再就是常见的大、小锤和接头的传感器。

大应变除了检测仪器外，传感器外，还要有吊车重锤。 另外还可以用静载试验来检测单桩承载力。它比高应变更直接和准确。但现在很多地方在进行高应变和静载的对比试验，以使高应变更加准确。 堆载法静载试验： 锚桩横梁反力装置法

超声波检测仪进行灌注桩桩身的检测 单桩竖向抗压静载试验 单桩竖向抗压静载试验0 C.0.1 试验目的:采用接近于竖向抗压桩的实际工作条件的试验方法，确定单桩竖向（抗压）极限承载力，作为设计依据，或对工程桩的承载力进行抽样检验和评价。当埋设有桩底反力和桩身应力、应变测量元件时，尚可直接测定桩周各土层的极限侧阻力和极限端阻力。除对于以桩身承载力控制极限承载力的工程桩试验加载至承载力设计值的1.5-2倍外，其余试桩均应加载至破坏。 C.0.2 试验加载装置：一般采用油压千斤顶加载，千斤顶的加载反力装置可根据现场实际条件取下列三种形式之一： C.0.2.1 锚桩横梁反力装置（图C-1）： 锚桩、反力梁装置能提供的反力应不小于预估最大试验荷载的1.2-1.5倍。 采用工程桩作锚桩时，锚桩数量不得少于4根，并应对试验过程锚桩上拔量进行监测。 C.0.2.2 压重平台反力装置：压重量不得少于预估试桩破坏荷载的1.2倍；压重应在试验开始前一次加上，并均匀稳固放置于平台上； C.0.2.3 锚桩压重联合反力装置：当试桩最大加载量超过锚桩的抗拔能力时，可在横梁上放置或悬挂一定重物，由锚桩和重物共同承受千斤顶加载反力。

桩基检测的五种方法简介

桩基检测的五种方法简介 钻芯法 一次完整、成功的钻芯检测，可以得到桩长、桩身混凝土强度、桩底沉渣厚度和桩身完整性的情况，并判定或鉴别桩端持力层的岩土性状。抽芯技术对检测判断的影响很大。所以，《技术规范》对钻机和钻头作了相应的规定，就是为了避免抽芯验桩的误判。 反射波法 检测桩身完整性，主要原因是其仪器轻便、现场检测快捷，同时将激励方式、频域分析方法等作为测试、辅助分析手段融合进去。当然，低应变法检测时，不论缺陷的类型如何，其综合表现均为桩的阻抗变小，而对缺陷的性质难以区分，这是其最大的局限性。 高应变法 它的主要功能是判定桩竖向抗压承载力是否满足设计要求。高应变法在判定桩身水平整合型缝隙、预制桩接头等缺陷时，能够在查明这些“缺陷“是否影响竖向抗压承载力的基础上，合理判定缺陷程度，可作为低应变法的补充验证手段。 声波透射法 与其他完整性检测方法相比，声波透射法能够进行全面、细致的检测，且基本上无其他限制条件。但由于存在漫射、透射、反射，对检测结果会造成影响。 低应变动测法 低应变动测法是使用小锤敲击桩顶，通过粘接在桩顶的传感器接

收来自桩中的应力波信号，采用应力波理论来研究桩土体系的动态响应，反演分析实测速度信号、频率信号，从而获得桩的完整性。该方法检测简便，且检测速度较快 测试过程是获取好信号的关键，测试中应注意： ①测试点的选择。测试点数依桩径不同、测试信号情况不同而有所不同 ②锤击点的选择。锤击点宜选择距传感器20～30 cm 处不必考虑桩径大小。 ③传感器安装。传感器根据所选测试点位置安装，注意选择好粘贴方式。 ④尽量多采集信号。一根桩不少于10 锤。

桩基检测的7种方法

桩基检测的7种方法 桩基检测，分为桩基施工前和施工后的检测：施工前，为设计提供依据的试验桩检测，主要确定单桩极限承载力；施工后，为验收提供提供依据的工程桩检测，主要进行单桩承载力和桩身完整性检测。 桩基检测的7种方法 1单桩竖向抗压静载试验 单桩竖向静载荷试验是指将竖向荷载均匀的传至建筑物基桩上，通过实测单桩在不同荷载作用下的桩顶沉降，得到静载试验的Q—s曲线及s—lgt等辅助曲线，然后根据曲线推求单桩竖向抗压承载力特征值等参数。 目的确定单桩竖向抗压极限承载力；判定竖向抗压承载力是否满足设计要求；通过桩身应变、位移测试，测定桩侧、桩端阻力，验证高应变法的单桩竖向抗压承载力检测结果。 2单桩竖向抗拔静载试验

在桩顶部逐级施加竖向抗拔力，观测桩顶部随时间产生抗拔位移，以确定相应的单桩竖向抗拔承载力的试验方法。 目的确定单桩竖向抗拔极限承载力；判断竖向抗拔承载力是否满足设计要求；通过桩身应变、位移测试，测定桩的抗拔侧阻力。 3单桩水平静载试验 采用接近水平受力桩的实际工作条件的方法确定单桩水平承载力和地基土水平抗力系数或对工程桩水平承载力进行检验和评价的试验方法。单桩水平载荷试验宜采用单向多循环加卸载试验法，当需要测量桩身应力或应变时宜采用慢速维持荷载法。 目的确定单桩水平临界和极限承载力，推定土抗力参数；判定水平承载力或水平位移是否满足设计要求；通过桩身应变、位移测试，测定桩身弯矩。 4钻芯法 钻孔取芯法主要是采用钻孔机（一般带10mm内径）对桩基进行抽芯取样，根据取出芯样，可对桩基的长度、混凝土强度、桩底沉渣厚度、持力层情况等作清楚的判断。

目的测检灌注桩桩长、桩身混凝土强度、桩底沉渣厚度，判断或鉴别桩端持力层岩土性状，判定桩身完整性类别。 5低应变法 低应变检测法是使用小锤敲击桩顶，通过粘接在桩顶的传感器接收来自桩中的应力波信号，采用应力波理论来研究桩土体系的动态响应，反演分析实测速度信号，频率信号，从而获得桩的完整性。 目的检测桩身缺陷及其位置，判定桩身完整性类别。 6高应变法 高应变检测法是一种检测桩基桩身完整性和单桩竖向承载力的方法，该方法是采用锤重达桩身重量10%以上或单桩竖向承载力1%以上的重锤以自由落体击往桩顶，从而获得相关的动力系数，应用规定的程序，进行分析和计算，得到桩身完整性参数和单桩竖向承载力，也称为Case法或Cap-wape法。 目的判定单桩竖向抗压承载力是否满足设计要求；检测桩身缺陷及其位置，判定桩身完整性类别；分析桩侧和桩端土阻力；进行打桩过程监控。 7声波透射法

水中油类测定分析方法的综述

水中油类测定分析方法的综述 李海州 （浙江海洋学院海洋与技术学院，浙江舟山316004） [摘要]：本文对国内外学者有关水中油类的测定方法做了比较系统的综述。对几种水中油类的常用方法，重量法、紫外分光光度法、荧光分光光度法、红外分光光度法和非分散红外光度法做了简要介绍，并对其优劣进行了评价。另外，介绍了测定水中油类含量存在的难点、发展趋势和技术改进等。 关键词：水；油类；测定分析 油类是指任何类型的（矿物油、植物油等）及其炼制品（汽油、柴油、机油、煤油等）、油泥和油渣[1]。油类主要有漂浮油、分散油、乳化油、溶解油和油类附着在固体悬浮物表面而形成油膜---固体物5种形式。全世界每年至少有500—1000吨油类通过各种途径进入水体，由于漂浮于水体表面的油将会影响空气和水体表面氧的交换，而分散于水体中以及吸附于悬浮颗粒上或以乳化状态存在于水体的油易被微生物氧化分解，并将消耗水中的溶解氧，从而使水质恶化；油膜还能附着于鱼鳃上，使鱼类窒息而死；当鱼类产卵期，在含有油类污染物质废水中孵化的鱼苗，多数为畸形，生命力低下，易于死亡；含有油类污染物的废水进入水体后，造成的危害很为严重，不仅影响水生生

物的生长，降低水体的自我净化能力，而且影响水体附近的环境，因此，油类是水体环境中的主要污染物之一，在水质监测中，也是一项重要的监测项目。要消除油类对环境的污染和危害，首先就必须能够准确的测定水中油类的含量。 然而,水中油类含量测定又是比较复杂的，因为水中的油类成分是相当复杂的，此外不同地区、不同行业水体中油类污染的成分也不同，无法有用单一的油标准进行对照，无法准确测定，所以水体中油类物质含量的测定问题是环境分析化学一个古老、重要而又困难的问题。目前水体中油类测定常用的方法有重量法、紫外分光光度法、荧光分光光度法、非分散红外光度和国家最新颁布的国家标准方法红外分光光度法等[2]，本文简要介绍以上几种方法的原理和优劣，及人们对水体中油类监测分析方法的创新和改进。 1.重量法 重量法是用有机萃取剂（石油醚或正己烷）提取酸化了的样品中的油类，将溶剂蒸发掉后，称重后计算油类含量。重量法应用范围不受油品的限制，可测定含油量较高的污水，不需要特殊的仪器和试剂，测定结果的准确度较高、重复性较好。缺点是损失了沸点低于提取剂的油类成分，方法操作复杂，灵敏度低，分析时间长，并要耗费大量的提取剂，而且方法的精密度随操作条件和熟练程度不同差异很大。因此，水体中动植物油含量较高的，采用该方法较适合，可以得到比较准确的结果；工业废水、石油开采及炼制行业中含油量较高，此方

桩基检测方法及目的

桩基检测方法及目 的

冲孔桩检测方法及检测依据 一、低应变反射波法； 1低应变动力检测方法原理 反射波法是建立在一维弹性杆波动理论基础上，在桩身顶部进行竖向激振，弹性波沿桩身向下传播，当桩身存在明显波阻抗差异界面时（如桩底断桩和严重离析部位、缩径、扩径）将产生反射现象，经接收放大滤波和数字处理，可识别来自桩身不同部位的反射信息，利用波在桩体内传播的速度和相位变化判定桩身质量和缺陷位置。 2测试系统包括激振设备（手锤）、磁电式速度传感器、信号采集分析仪（RS-1616K(S)高低应变基桩动测仪），该系统经检定在有效检定期内。 3保证措施： ①桩头位置：桩顶面平整、密实，并与桩轴线基本垂直。 ②传感器安装应与桩顶面垂直，用耦合剂粘结时，具有足够的粘结强度。 ③激振位置：实心桩的激振点位置应选择在桩中心，测量传感器安装位 置为距桩中心2/3半径处。 ④激振方式为锤击方式。

4现场测试步骤：桩头处理－>用黄油安装传感器－>调试动测仪参数（采样间隔、增益等）－>激振、接收信号－>重复激振，直至信号一致性良好－>进行下一根桩检测。 二、高应变检测； 高应变原理为：用重锤(重量大于预估单桩极限承载力的 1.0～1.5%)锤击桩顶，检波器测出桩顶的力和速度随时间变化的曲线，利用实测的力(或速度)曲线作为输入的边界条件，经过波动方程数学求解，反算桩顶的速度(或力)曲线。如果计算的曲线与实测的曲线不吻合，说明假设的模型及参数不合理，应有针对性地调整桩土模型及参数，再行计算，直至计算曲线与实测曲线的吻合程度良好，且难以进一步改进为止。利用假设的模型及参数计算基桩的竖向承载力。 三、单桩竖向抗压静载试验 1）工艺流程；选桩→裁桩→桩头处理→试验设备安放→加载→卸载2）桩头处理； 2.1与地坪标高大致相同的桩无需进行裁桩处理； 2.2高于地坪标高的桩，应在施工方裁桩后打磨平整； 3）试验设备安放 试验设备安装时遵循先下后上、先中心后两侧的原则，安放承压板，然后放置千斤顶于其上，再安装反力系统，最后安装观测系统。设

目标检测方法简要综述

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/3b12480218.html, 目标检测方法简要综述 作者：栗佩康袁芳芳李航涛 来源：《科技风》2020年第18期 摘要：目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，是人脸识别、车辆检测、路网提取等领域的理论基础。随着深度学习的快速发展，与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比，基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法，本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。 关键词：目标检测;机器学习;深度神经网络 目标检测的目的可分为检测图像中感兴趣目标的位置和对感兴趣目标进行分类。目标检测比低阶的分类任务复杂，同时也是高阶图像分割任的重要基础;目标检测也是人脸识别、车辆检测、路网检测等应用领域的理论基础。 传统的目标检测算法是基于滑窗遍历进行区域选择，然后使用HOG、SIFT等特征对滑窗内的图像块进行特征提取，最后使用SVM、AdaBoost等分类器对已提取特征进行分类。手工构建特征较为复杂，检测精度提升有限，基于滑窗的算法计算复杂度较高，此类方法的发展停滞，本文不再展开。近年来，基于深度学习的目标检测算法成为主流，分为两阶段和单阶段两类：两阶段算法先在图像中选取候选区域，然后对候选区域进行目标分类与位置精修;单阶段算法是基于全局做回归分类，直接产生目标物体的位置及类别。单阶段算法更具实时性，但检测精度有损失，下面介绍这两类目标检测算法。 1 基于候选区域的两阶段目标检测方法 率先将深度学习引入目标检测的是Girshick[1]于2014年提出的区域卷积神经网络目标检测模型（R-CNN）。首先使用区域选择性搜索算法在图像上提取约2000个候选区域，然后使用卷积神经网络对各候选区域进行特征提取，接着使用SVM对候选区域进行分类并利用NMS 回归目标位置。与传统算法相比，R-CNN的检测精度有很大提升，但缺点是：由于全连接层的限制，输入CNN的图像为固定尺寸，且每个图像块输入CNN单独处理，无特征提取共享，重复计算;选择性搜索算法仍有冗余，耗费时间等。 基于R-CNN只能接受固定尺寸图像输入和无卷积特征共享，He[2]于2014年参考金字塔匹配理论在CNN中加入SPP-Net结构。该结构复用第五卷积层的特征响应图，将任意尺寸的候选区域转为固定长度的特征向量，最后一个卷积层后接入的为SPP层。该方法只对原图做一

猪痘病毒PCR检测方法的建立及应用

江西农业大学学报2012，34（4）：781－785http：//xuebao．jxau．edu．cn Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis E－mail：ndxb7775@sina．com 猪痘病毒PCR检测方法的建立及应用 张文波，蒋新华，冷闯，邓舜洲* （江西农业大学动物科学技术学院，江西南昌330045） 摘要：建立猪痘病毒（swinepox virus，SWPV）的PCR检测方法，为SWPV的流行病学调查和临床诊断提供可靠技术支撑。参考GenBank登录的SWPV（AF410153．1）基因组序列，设计合成1对引物，扩增目的片段为975bp。以SWPV江西分离株SWPV－JX01为模板，对反应条件进行优化，建立了SWPV的PCR诊断方法。特异性、敏感性和重复性试验表明，该方法对临床上常见的其它猪病毒检测结果均为阴性；对模板的最低检测量为2．7pg；具有良好的重复性。用此方法检测50份疑似猪痘的临床样品，其中阳性率为80．2%。该方法敏感度高，重复性和特异性良好，可用于猪痘病毒的分子流行病学调查和临床病例的诊断。 关键词：猪痘病毒；PCR；猪痘 中图分类号：S852．65+9．1文献标志码：A文章编号：1000－2286（2012）04－0781－05 Development and Application of a PCR Assay for Detection of Swinepox Virus ZHANG Wen-bo，JIANG Xin-hua，LENG Chuang，DENG Shun-zhou （College of Animal Science and Technology，JAU，Nanchang330045，China） Abstract：A detection method for Swinepox Virus（SWPV）with PCR technique was established as a relia-ble technological means for epidemiological investigation and clinical diagnosis of SWPV．A pair of primers were designed according to the genome of SWPV to develop a PCR assay for detection of SWPV，the length of the product was975bp．The SWPV strain isolated from Jiangxi Province（SWPV－JX01）was taken as tem-plates．The PCR detection method for SWPV was finally established under optimal reaction conditions．The tests for the specificity，sensitivity and repeatability of the PCR assay were conducted，the results indicated that all were negative to the optimal examination method on other pig viruses and the necessary dose of tem-plates of the assay was2．7pg．50clinical samples，which were suspected SWPV syndrome from Jiangxi Prov-ince，were analysed by the method，the result showed that80．2﹪samples（41/50）were SWPV positive．The PCR detection method established in this study has the characteristics of sensitivity，high specificity and good repeatability，may be used in molecular epidemiological investigation and rapid clinical diagnosis of SWPV．Key words：swinepox virus；PCR；swinepox 猪痘病毒（swinepox virus，SWPV）在分类上属于脊椎动物痘病毒亚科猪痘病毒属唯一成员。是引起猪痘（swinepox，SWP）的主要病原，以引起猪的发热、外表皮肤起水泡、形成痘疹和结痂为特征，对3月 收稿日期：2012－05－01修回日期：2012－06－04 基金项目：国家自然科学基金项目（31160498/C1803） 作者简介：张文波（1972—），男，讲师，博士，主要从事动物传染病与免疫学研究，E－mail：hnzwb22@163．com；*通讯作者：邓舜洲，副教授，博士，E－mail：shzhdeng@163．com。

(完整版)视频目标检测与跟踪算法综述

视频目标检测与跟踪算法综述 1、引言 运动目标的检测与跟踪是机器视觉领域的核心课题之一，目前被广泛应用在视频编码、智能交通、监控、图像检测等众多领域中。本文针对视频监控图像的运动目标检测与跟踪方法，分析了近些年来国内外的研究工作及最新进展。 2、视频监控图像的运动目标检测方法 运动目标检测的目的是把运动目标从背景图像中分割出来。运动目标的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要。目前运动目标检测算法的难点主要体现在背景的复杂性和目标的复杂性两方面。背景的复杂性主要体现在背景中一些噪声对目标的干扰，目标的复杂性主要体现在目标的运动性、突变性以及所提取目标的非单一性等等。所有这些特点使得运动目标的检测成为一项相当困难的事情。目前常用的运动目标检测算法主要有光流法、帧差法、背景相减法，其中背景减除法是目前最常用的方法。 2.1帧差法 帧差法主要是利用视频序列中连续两帧间的变化来检测静态场景下的运动目标，假设f k（x, y）和f（k i）（x, y）分别为图像序列中的第k帧和第k+1帧中象素点（x，y）的象素值,则这两帧图像的差值图像就如公式2-1所示： Diff ki f k（x, y） f（k 1）（x, y）（2-1）2-1式中差值不为0的图像区域代表了由运动目标的运动所经过的区域（背景象素值不变），又因为相邻视频帧间时间间隔很小，目标位置变化也很小，所以运动目标的运动所经过的区域也就代表了当前帧中运动目标所在的区域。利用此原理便可以提取出目标。下图给出了帧差法的基本流程：1、首先利用2-1式得到第k帧和第k+1帧的差值图像Diff k 1；2、对所得到的差值图像Diff k 1二值化（如 式子2-2示）得到Qk+1 ；3、为消除微小噪声的干扰，使得到的运动目标更准 确，对Q k 1进行必要的滤波和去噪处理，后处理结果为M k 1。 1

桩基检测方法

桩基检测方法分类及探讨 来源：好地基作者：admin 时间： 2010-03-30 桩基检测分类 桩的测试方法分为静载荷试验和动力测桩两大类，还有抽芯法和静力、动力触探以及埋设传感器法等辅助类方法。 目前桩的静载荷试验主要采用锚桩法、堆载平台法、地锚法、锚桩和堆载联合法以及孔底预埋顶压法等。武汉地区已有几家拥有1×104kN 级以上的桩基静载设备，最大加载能力达2×104kN。 桩的动测技术在武汉起步于20世纪70年代。目前武汉地区已拥有RS、RSM系列、CE系列、PDA、EFI系列动力设备，用低应变法检测 桩的完整性，用高应变法检测桩的承载力和桩的完整性。高应变法试桩一般用CASE法、CAPWAP法。低应变检测常用应力波反射法（锤击波动法）、声波透射法。 桩基的检测大体可分为： 1）各类桩、墩、桩墙竖向或横向承载力检测，包括单桩及群桩承载 力检测； 2）墩底持力层承载力及变形性状的检测； 3）各类桩、墩及桩墙结构完整性检测； 4）考虑桩土共同作用或复合地基中桩土荷载分担比的检测，桩体及 土体应力-应变的检测；

5）施工中对环境影响（如震动、噪音、土体变形）的检测； 6）特殊条件下或事故处理中的其它检测。 桩基按检测时间可分为； 1）为设计提供依据的先期检测； 2）施工阶段的施工检测； 3）施工完毕后的验收检测； 4）施工阶段或使用阶段的鉴定检测。 桩基检测方法与讨论 1）各类桩、墩及桩墙结构完整性检测，一般采用低应变或高应变动力试桩法检测。大直径桩宜采用声波透射法或钻芯法检测。 2）由散体材料桩或低粘结强度桩和土组成的复合地基（碎石桩、石灰桩等），采用静载荷试验也可采用静力触探分别对桩和土进行检测，确定复合地基承载力。 3）由高粘结强度桩和土组成的复合地基（水泥土桩、CFG桩、低标号混凝土桩等），采用静载荷试验检测竖向承载力。单桩承载力的检测同其它刚性桩。 4）复合地基中，桩、土荷载分担比的检测一般采用钢弦或压力盒通过静载荷试验进行测定。也可采用特制的应力传感器测试。 5）施工中由于震动对环境的影响，一般采用质点速度监测系统或加速度监测系统进行测试，也可用地震仪检测。 6）施工中由于挤土效应对环境的影响，用变形传感器（测斜仪）进

(完整word版)基于图像处理的运动物体的跟踪与检测开题报告

1、课题来源 随着计算机技术的高速发展，运动物体的检测和跟踪在图像处理、计算机视觉、模式识别、人工智能、多媒体技术等领域越来越受到人们的关注。运动跟踪和检测的应用广泛，在智能监控和人机交互中，如：银行、交通、超市等场合常常使用运动跟踪分析技术，通过定位物体并对其行为进行分析，一旦发现物体有异常行为，监控系统就发出警报，提醒人们注意并即时的处理，改善了人工监督注意力分散、反应时间较慢、人力资源浪费等问题。运动目标的跟踪在虚拟现实、工业控制、军事设备、医学研究、视频监控、交通流量观测监控等很多领域也有重要的实用价值。特别在军事上，先进的武器导航、军事侦察和监控中都成功运用了自动跟踪技术。而跟踪的难点在于如何快速而准确的在每一帧图像中实现目标定位。正因如此，对运动目标的跟踪和检测的研究很有价值。 2、研究目的和意义 运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容：运动目标检测，方向判断和图像跟踪。运动目标检测是整个监测过程的基础，运动目标的提取准确与否，直接关系到后续高级过程的完成质量。3、国内外研究现状和发展趋势及综述 运动目标检测在国外已经取得了一些的研究成果，许多相关技术已经开始应用到实际系统中，但是国内研究相对落后,与国外还有较大差距。传统的视频目标提取大致可以分两类,一类以空间同性为准则,先用形态学滤波器或其他滤波器对图像作预处理;然后对该图像的亮度、色度或其他信息作空间上的分割以对区域作边缘检测;之后作运动估计,并合并相似的运动区域以得到最终的提取结果。如光流算法、主动轮廓模型算法。此类方法结果较为准确但是运算量相对较大。另一类算法主要以时间变化检测作为准则,这类算法主要通过帧差检测图像上的变化区域和不变区域,将运动物体与静止背景进行分割。此类方法运算量小,提取结果不如前类方法准确。此外,还有时空结合方法、时空亮度梯度信息结合的方法等等。 4、研究方法

桩基检测方法及目的

冲孔桩检测方法及检测依据 一、低应变反射波法； 1低应变动力检测方法原理 反射波法是建立在一维弹性杆波动理论基础上，在桩身顶部进行竖向激振，弹性波沿桩身向下传播，当桩身存在明显波阻抗差异界面时（如桩底断桩和严重离析部位、缩径、扩径）将产生反射现象，经接收放大滤波和数字处理，可识别来自桩身不同部位的反射信息，利用波在桩体内传播的速度和相位变化判定桩身质量和缺陷位置。 2测试系统包括激振设备（手锤）、磁电式速度传感器、信号采集分析仪（RS-1616K(S)高低应变基桩动测仪），该系统经检定在有效检定期内。 3保证措施： ①桩头位置：桩顶面平整、密实，并与桩轴线基本垂直。 ②传感器安装应与桩顶面垂直，用耦合剂粘结时，具有足够的粘结强度。 ③激振位置：实心桩的激振点位置应选择在桩中心，测量传感器安装位 置为距桩中心2/3半径处。 ④激振方式为锤击方式。 4现场测试步骤：桩头处理－>用黄油安装传感器－>调试动测仪参数（采样间隔、增益等）－>激振、接收信号－>重复激振，直至信号一致性良好－>进行下一根桩检测。 二、高应变检测； 高应变原理为：用重锤(重量大于预估单桩极限承载力的 1.0～1.5%)锤击桩顶，检波器测出桩顶的力和速度随时间变化的曲线，利用实测的力(或速度)曲线作为输入的边界条件，通过波动方程数学求解，反算桩顶的

速度(或力)曲线。如果计算的曲线与实测的曲线不吻合，说明假设的模型及参数不合理，应有针对性地调整桩土模型及参数，再行计算，直至计算曲线与实测曲线的吻合程度良好，且难以进一步改善为止。利用假设的模型及参数计算基桩的竖向承载力。 三、单桩竖向抗压静载试验 1）工艺流程；选桩→裁桩→桩头处理→试验设备安放→加载→卸载 2）桩头处理； 2.1与地坪标高大致相同的桩无需进行裁桩处理； 2.2高于地坪标高的桩，应在施工方裁桩后打磨平整； 3）试验设备安放 试验设备安装时遵循先下后上、先中心后两侧的原则，安放承压板，然后放置千斤顶于其上，再安装反力系统，最后安装观测系统。设备安装时的几个要点： 3.1要求压板底高程与基础底面设计高程大致相同，压板下铺放纸板。3.2安放承压板或千斤顶时平置轻放，尽量一次置于桩中心； 3.3确保反力系统、加荷系统和承压板传力重心在一条垂线上，各部件牢固连接； 3.4安装观测系统的观测支架和仪表等部件时，保证各部件之间有足够的连接强度。 4）反力；本次试验采用锚桩作为反力。 5）加载和卸载 本次单桩竖向抗压静载试验按《建筑基桩检测技术规范》JGJ106-2003执行，采用慢速维持荷载法，用液压千斤顶进行加载，荷载大小由0.4级

建筑节能检测方法综述

建筑节能检测方法综述 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

建筑节能现场检测方法 田斌守 摘要本文综述了几种建筑物围护结构传热系数现场检测方法的原理、操作方法、适用条件，指出各种方法的优缺点及注意事项。 关键词建筑节能检测热流计法热箱法控温箱－热流计法非稳态法当今飞速发展的国民经济活动必然导致前所未有的资源能源消耗速度。而许多资源能源是不可再生的，为了人类的可持续发展，节约能源刻不容缓。据介绍，我国目前单位建筑面积采暖能耗相当于气候条件相近的发达国家的2～3倍，而建筑能耗也占全国能耗总量的％。随着人民生活水平的不断提高、城市化进程的加快以及住房体制改革的深化，建筑能耗在我国增长趋势很大，很可能是我国今后能耗的一个主要增长点。为建设节约型社会，促进经济社会可持续发展，国家发展委员会发布了“节能中长期专项规划”，建筑节能作为三大重点领域中的一项，受到高度重视。建设部也相继发布了一系列建筑节能标准，其中包括若干强制性条款，目前正在建设领域逐步实施。 建筑节能工作从流程上可分为设计审查、现场检测、竣工验收三个大的阶段。对节能建筑的评价，从建设前期对施工图纸审查计算阶段、向现场检测和竣工验收转移是大势所趋。建筑节能现场检测也是落实建筑节能政策的重要保证手段。目前，全国范围内建筑节能检测都执行JGJ132－2001《采暖居住建筑节能检验标准》，它是最具权威性的检测方法，它的发布实施，为建筑节能政策的执行提供了一个科学的依据，使得建筑节能由传统的间接计算、目测定性评判到现在的直接测量，从此这项工作进入了由定性到定量、由间接到直接、由感性判断到科学检测的新阶段。 根据我们对建筑节能影响因素和现场检测的可实施性的分析，我们认为能够在实验室检测的宜在实验室检测（如门窗等作为产品在工程使用前后它的性状不会发生改变），除此之外，只有围护结构是在建造过程中形成的，对它的检测只能在现场进行。因此建筑节能现场检测最主要的项目是围护结构的传热系数，这也是最重要的项目。如何准确测量墙体传热系数是建筑节能现场检测验收的关键。目前对建筑节能现场检测的、围护结构（一般测外墙和屋顶、架

目标检测综述

一、传统目标检测方法 如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题： 一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余； 二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。

二、基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%，而使用传统方法的第二名top-5 error高达26.2%。此后，卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地位，微软最新的ResNet和谷歌的Inception V4模型的top-5 error降到了4%以内多，这已经超越人在这个特定任务上的能力。所以目标检测得到候选区域后使用CNN对其进行图像分类是一个不错的选择。 2014年，RBG（Ross B. Girshick）大神使用region proposal+CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征，设计了R-CNN框架，使得目标检测取得巨大突破，并开启了基