典型文献
多模态感知驱动下高堆石坝施工仿真参数集成深度学习模型
文献摘要:
现有施工仿真参数建模方法主要依靠单一模态数据,且现有多模态数据采集过程存在一定的滞后性,导致仿真的实时性和准确性不足.针对上述问题,本文提出了多模态感知驱动下高堆石坝施工仿真参数集成深度学习模型.首先,在SpringBoot框架下开发了基于移动智能手机传感器的运动学和声学数据实时采集云平台,并采用低通滤波器和梅尔频谱等方法实现堆石坝施工机械多模态数据的实时采集与预处理;其次,提出了用于自动提取多模态数据特征的堆石坝施工机械精细活动状态识别深度学习模型.该模型集成了改进深度卷积长短期记忆循环神经网络(Improved DeepConvLSTM,IDeepConvLSTM)与深度卷积神经网络的优势,前者可精确感知施工机械运动方向,后者可从声音模态中感知施工机械振动状态.其中,IDeepConvLSTM在卷积层中间加入批量归一化层以提高收敛速度,并采用梯度缩放和剪裁以避免梯度爆炸的问题;进一步地,在云平台中采用大窗口移动过滤器在线处理机械活动识别结果,实现堆石坝施工仿真参数的实时建模.工程案例表明,相比于单一的运动学或声学模态的机械活动识别方法,本研究所提方法的识别精度分别提高了9.22%和23.62%.研究成果为提高堆石坝施工仿真的准确性和实时性提供了新的思路和技术手段,具有一定的应用和推广价值.
文献关键词:
高堆石坝;施工仿真参数实时建模;多模态感知;集成深度学习;移动智能传感器
中图分类号:
作者姓名:
张君;王金国;余佳;赵豪;张东明;王晓玲
作者机构:
天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津 300072;雅砻江流域水电开发有限公司,四川 成都 610000
文献出处:
引用格式:
[1]张君;王金国;余佳;赵豪;张东明;王晓玲-.多模态感知驱动下高堆石坝施工仿真参数集成深度学习模型)[J].水利学报,2022(09):1049-1063,1072
A类:
施工仿真参数,DeepConvLSTM,IDeepConvLSTM,施工仿真参数实时建模,移动智能传感器
B类:
多模态感知,高堆石坝,参数集,集成深度学习,深度学习模型,参数建模,多模态数据,采集过程,滞后性,SpringBoot,智能手机传感器,运动学,和声学,声学数据,数据实时采集,低通滤波器,梅尔频谱,施工机械,自动提取,数据特征,细活,活动状态,状态识别,模型集成,进深,长短期记忆循环神经网络,Improved,深度卷积神经网络,机械运动,机械振动,振动状态,卷积层,批量归一化,收敛速度,缩放,剪裁,过滤器,在线处理,处理机,活动识别,工程案例,声学模态,识别精度
AB值:
0.242497
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