PE管道施工质量监控平台设计与实现

目录

摘要

1绪论

1．1课题研究背景及意义

1．2国内外研究状况

1．3研究内容和结构组织

1．3．1研究内容

1．3．2论文组织结构

2相关理论研究

2．1图像识别

2．2深度学习

2．3卷积神经网络

2．3．1 CNN特点

2．3．2 CNN网络结构

2．3．3激活函数

2．4 CNN经典模型

2．4．1 LeNet-5

2．4．2 AlexNet

2．4．3 GoogLeNet

2．4．4 VGGNet

2．5本章小结

3 系统需求分析与概要设计

3．1系统需求分析

3．1．1焊工管理模块

3．1．2项目管理模块

3．1．3焊接数据管理模块

3．1．4施工质量监督模块

3．1．5用户权限管理模块

3．1．6非功能性需求

3．2系统概要设计

3．2．1系统体系架构

3．2．2焊工管理

3．2．3项目管理

3．2．4焊接数据管理

3．2．5系统用户权限管理

3．2．6施工质量监督

3．3数据库设计

3．3．1数据库设计概述

3．3．2数据表结构设计

3．4本章小结

4 卷积神经网络在施工质量监督中的应用

4．1焊工身份验证流程

4．2网络模型结构

4．2．1 VGG网络模型

4．2．2 Siamese网络

4．2．3改进的SiaVGG

4．3人脸数据集

4．4模型训练与结果分析

4．4．1实验环境

4．4．2图像预处理

4．4．3网络训练与结果分析

4．5回填质量检测

4．5．1数据集描述

4．5．2网络模型

4．5．3实验结果分析

4．6本章小结

5 系统详细设计与功能实现

5．1系统开发平台与环境

5．2系统用户权限管理

5．3焊工管理功能

5．3．2焊工管理时序设计

5．3．3焊工管理功能实现

5．4项目管理功能

5．4．1项目管理类设计

5．4．2项目管理时序设计

5．4．3项目管理功能实现

5．5焊接数据管理功能

5．5．1焊接数据管理类设计

5．5．2焊接数据管理时序设计

5．5．3焊接数据管理功能实现

5．6施工质量监控功能

5．7系统测试

5．7．1测试环境

5．7．2测试内容与结果

5．8本章小结

6结论与展望

6．1论文主要研究工作总结

6．2展望

参考文献

附录

致谢

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