简介：摘要：新时期，我国的公路建设事业获得了较好的发展，在沥青路面的施工工作进行应，应保障沥青路面的渗水性，这样最终的施工质量才有保障，否则会对道路寿命以及正产的通行产生一定的不利影响。当前，沥青路面施工时，重视做好施工工作以及渗水性的检测，是施工单位十分关注的问题。基于此，文章对沥青路面渗水试验检测以及防治进行了分析和探究，旨在通过探究，能够为相关施工工作的进行起到一定的参考作用。

简介：摘要因为沥青路面具有较高的力学性能，并且耐久性强、行车较为舒适，现已被广泛用于我国公路建设之中。但是水对于沥青路面而言是一大“杀手”。为了检测沥青路面的质量，本文对沥青路面的渗水系数检测方式进行了研究，先阐述了沥青路面的渗水危害，然后分析了其检测方法，最后提出了检测注意点。

简介：摘要一般评价沥青路面施工状况质量与后期养护技术水平的主要指标为渗水性、车辙深度和路面平整度等。因此，快速、准确检测并评价沥青路面各项性能指标，对评判路面施工质量工作而言尤为关键。但是，在现场施工试验检测过程中，检测结果一般会受沥青路面空隙率、路面压实度、混合料离析度、动水压导致的细料流失几大试验检测影响因素影响，由此会降低试验检测结果精度。鉴于此，本文是对沥青路面渗水试验检测分析与防治进行研究和分析，仅供参考。

简介：摘要路面的渗水性能是衡量路面质量好坏的一个重要标准,路面结构的透水性也是其防排水分析应该考虑的重要参数。路面因水的入渗产生损害的形式和机理已有大量文献做了阐述。分析了沥青路面渗水的原因及其危害性，提出合理选择面层结构类型、提高路面施工质量、增强沥青和集料的粘结力、完善路面防排水系统是防止沥青路面渗水的有效措施。

简介：摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。

简介：摘要一般评价沥青路面施工状况质量与后期养护技术水平的主要指标为渗水性、车辙深度和路面平整度等。因此，快速、准确检测并评价沥青路面各项性能指标，对评判路面施工质量工作而言尤为关键。但是，在现场施工试验检测过程中，检测结果一般会受沥青路面空隙率、路面压实度、混合料离析度、动水压导致的细料流失几大试验检测影响因素影响，由此会降低试验检测结果精度。对此，本文结合工程项目实际情况，重点就沥青路面渗水试验检测影响相关影响因素进行分析，找出目前案例沥青路面渗水试验检测尚存问题，据此提出有效的问题防治与处理对策。

简介：摘要本文结合工程的实际情况，重点就影响沥青路面渗水相关因素到对检测数据分析，找出沥青路面渗水存在问题，提出有效防治与处理对策。

简介：摘要：本文从检测现场与沥青混合料内部影响因素两方面分析了测点位置选取、检测数据读取、空隙率、级配改变、沥青路面离析与压实度对沥青路面渗水试验检测结果造成的影响，结果表明：测点位置的选择应根据检测对象进行选取，检测数据的读取应严格按照规范要求，据实记录检测现场发生的各种情况。对于沥青混合料内部影响因素，空隙率与渗水系数存在相应的线性关系，空隙率超过一定数值后，两组空隙率相差不大的情况下，渗水系数呈现一定的差异性。对于级配改变、沥青路面离析、压实度低的路段，渗水系数较大。基于此，本文也针对影响渗水试验检测结果的因素提出了相应的防治措施。

简介：摘要：为保障车辆在高速公路上的行驶安全，适应当下社会发展的需求，应该做好对公路沥青路面的渗水问题预防工作。为此，要解决沥青路面渗水问题，以降低沥青路面发生病害问题的几率，确保路面行驶的平稳安全，就需要进行沥青路面渗水问题的相关试验，在试验中找到预防沥青路面渗水问题的方法。

简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：摘要经济的发展，城镇化进程的加快，促进交通建设项目的增多。在进行公路建设的时候，需保障沥青路面的渗水性，让路面的施工质量得到保证。如果不能保障渗水性，则会在使用过程中因为渗水性差导致路面受损以及影响道路通行，降低公路运输的可靠性。为此，在进行沥青路面建设的时候，就需要思考怎样精准检测其渗水性，制定科学的防治措施，提升道路施工的质量。本文就沥青路面渗水试验检测分析与防治措施展开探讨。

简介：摘要经济的发展，城镇化进程的加快，促进交通建设项目的增多。在进行公路建设的时候，需保障沥青路面的渗水性，让路面的施工质量得到保证。如果不能保障渗水性，则会在使用过程中因为渗水性差导致路面受损以及影响道路通行，降低公路运输的可靠性。为此，在进行沥青路面建设的时候，就需要思考怎样精准检测其渗水性，制定科学的防治措施，提升道路施工的质量。本文就沥青路面渗水试验检测分析与防治措施展开探讨。

简介：摘要：卷积神经网络是一种新型的无导师学习算法,在近几年有了较大发展,其主要思想为利用层间节点竞争产生隐含函数来处理非线性系统，在处理非平稳信号方面,它的优势主要体现在:可以利用网络中所有隐含层,使得原始数据与新产生的参数都保持一定关系,从而实现了非线性函数逼近;通过使用简单、有效等方法来减少输出矢量对算法时间和计算量要求较高之处。本文将介绍一下卷积神经网模型结构及相关技术特性以及一些典型应用场景下常用学习算法进行分析研究。

简介：摘要多孔沥青路面是使用空隙率较大的沥青混合料用于路面表层作为排水层，在其下铺设密级配混合料作为不透水层，并在排水层和不透水层之间设置防水黏结层的路面结构。这种路面结构使用的多孔沥青混合料的空隙率一般在18%-25%，采用间断级配，混合料中形成较大的空隙率和较多的有效空隙，使路面雨水可以迅速排出，提高路面的排水性能，同时大空隙的存在可以起到降温和降噪的作用。但是随着多孔沥青路面的铺筑使用，空隙阻塞这一多孔沥青路面特有的问题引起了国内外学者的关注，多孔沥青路面表层空隙较大，容易被异物覆盖，形成空隙阻塞，使得有效空隙不断缩小，时间越久，路面的排水性能越差。因此本文主要是对多孔沥青路面渗水性能衰变规律进行相应的分析，在这个基础上提出下文中的一些内容，希望能够给予相同行业进行工作的人员提供出一定价值的参考。

简介：摘要：随着近年来深度学习的迅速发展，不同的深度学习算法在各个领域取得了重大突破，其中卷积神经网络的“权值共享”的概念，使得大规模的网络训练变得简单，所以在图像识别领域中应用的十分广泛。本文首先介绍人像采集和图像预处理，接着利用经典卷积神经网络模型为人脸识别建模，然后评估模型性能，最后利用训练好的模型，并设置人像概率阈值，识别结果。

简介：摘要沥青路面的渗水系数是这意味着当一定量的水处于一定高度时沥青路面上的压力，并且仪表的水量在一分钟内作为渗透系数下降以反映路面的紧凑状态它将被记录下来。渗透性沥青路面的渗透性，防滑性和降噪性与路面的孔隙率密切相关。鉴于此，本文主要分析沥青路面渗水试验检测分析与防治措施。

简介：摘要作为一项实际要求较高的实践性工作，沥青路面渗水试验检测的特殊性不言而喻。该项课题的研究，将会更好地提升对沥青路面渗水试验检测及预防问题的分析与掌控力度，从而通过合理化的措施与途径，进一步优化该项工作的最终整体效果。

简介：摘要一般评价沥青路面施工状况质量与后期养护技术水平的主要指标为渗水性、车辙深度和路面平整度等。因此，快速、准确检测并评价沥青路面各项性能指标，对评判路面施工质量工作而言尤为关键。但是，在现场施工试验检测过程中，检测结果一般会受沥青路面空隙率、路面压实度、混合料离析度、动水压导致的细料流失几大试验检测影响因素影响，由此会降低试验检测结果精度。基于此，本文主要对沥青路面渗水试验检测与防治措施进行分析探讨。

简介：摘要本文将主要针对沥青路面渗水试验检测进行相关因素分析，分别从测点选取、参数读取等方面找出对沥青路面渗水试验检测过程中尚存的不足，并针对在现场试验检测过程中，沥青混凝土路面空隙率、压实度、混合料离析度、动水压导致的细料流失几大试验检测影响因素进行分析探讨，以此为以后施工人员在沥青路面施工提供宝贵依据。

简介：摘要在公路建设过程中，沥青路面与其他路面相比较，有着明显的优势，包括成本低、易维护、施工快等，但是在公路的长期使用中，由于受到雨水的冲刷，特别是南方多雨地方，沥青路面极易受到损坏。因此，公路排水系统的好坏，直接影响公路沥青路面的质量。如果排水系统不畅，沥青路面长期浸泡在雨水中，就会为后期的保养埋下隐患，增加修养成本。本文重点分析了沥青路面渗水的因素，并且提出有效的防治措施，希望为改善沥青路面建设技术提供参考。