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建筑工程项目集成管理中BIM技术的应用研究被引量：3: 2019年; 建筑工程施工中,为提高项目集成管理水平,相应人员应该根据实际情况制定建筑工程项目集成管理方案,注重对BIM技术的应用。为了能够更好地提高项目集成管理能力,工作人员积极研究BIM技术,对施工进度、施工质量等进行严格把关,促进现场作业有序进行,便于增强BIM技术在建筑工程项目集成管理中的运用效果。; 邓慧; 关键词：建筑工程项目实施集成管理

面向切面编程之研究与探讨: 2009年; 目前,面向对象编程(OOP)作为现在软件开发中的主要开发方法,通过对象来封装业务逻辑,确实带来了很多方便,然而,对于一些共性的东西却还不能进行很好的分割和分解,面向切面编程(AOP)的出现,很好的解决了这一问题。; 邓慧; 关键词：面向切面编程 OOP

一种计算机视觉图像分类集成学习设备: 本发明公开了一种计算机视觉图像分类集成学习设备，其结构包括触摸屏、学习主机、功能按键，学习主机上设有触摸屏，功能按键设在学习主机的侧边，功能按键与触摸屏采用电连接，学习主机的背面设有散热口与摄像头，本发明设有的摆动支撑组...; 邓慧崔亚飞汪珍周理成杨兴莫燕翔何轩

基于Faster R-CNN的铝型材表面缺陷识别研究: 2022年; 传统铝型材目标检测算法的准确率较低,严重影响铝型材的美观和质量。本文在Faster R-CNN网络的基础上,用ResNeXt105(残差网络)代替原始VGG16(经典卷积神经网络)提取图像特征,设计了Cascade Faster R-CNN的网络结构,采用FPN(特征金字塔网络)提取多尺度特征图并进行特征图融合。实验结果表明,在2722张图像测试集上,Faster R-CNN模型准确率为62.7%,本网络模型测试准确率达到81.4%,提高了18.7%。故相比于其他网络模型,本文的Faster R-CNN模型具有更强的特征提取能力和泛化能力,为类似小目标检测提高了技术参考。; 邓慧崔亚飞; 关键词：铝型材

基于改进Cascade Faster R-CNN的铝型材表面缺陷识别研究被引量：5: 2021年; 在铝型材实际生产过程中,由于碰撞、加工温度、压力等原因,可能导致铝型材产生擦花、脏点、喷流等数种表面缺陷,缺陷目标较小,长宽大,传统目标检测算法的准确率较低,严重影响铝型材的美观和质量。在Faster R-CNN网络的基础上,引入了多阶段模型训练方法使部分无缺陷样本生成对抗样本,用ResNeXt105网络代替原始VGG16网络提取图像特征,设计了Cascade Faster R-CNN的网络结构,采用FPN提取多尺度特征图并进行特征图融合。实验结果表明,在2722张图像测试集上,Faster R-CNN模型准确率为62.7%,网络模型测试准确率达到81.4%,提高了18.7%。故相比于其他网络模型,改进后的Cascade Faster R-CNN的模型具有更强的特征提取能力和泛化能力,为类似小目标检测提高了技术参考。; 崔亚飞罗辉秦龙邓慧; 关键词：铝型材

湖南芙蓉矿山建筑施工对深部矿层群开采的影响: 2018年; 矿山建筑施工过程中,会对矿产资源开采产生影响,特别是对深部矿层的影响最为明显,以湖南芙蓉矿山为例,提出建筑施工对深部矿层群开采的影响分析。首先通过公式计算得到矿山建筑施工对深层矿群下沉的影响;通过数据分析得到矿山建筑施工对深部矿层群开采气体的影响。综上所述,对湖南芙蓉矿山建筑施工后深部矿层开采保护性原则提出相关建议,希望为该地区矿山开采提供一定的理论帮助。; 邓慧; 关键词：矿山建筑施工

建筑类高职建筑产业现代化教学改革探索被引量：1: 2019年; 近年来,我国建筑行业的发展十分迅速,这对我国经济市场的发展起到了积极的推动作用,同时建筑行业对人才的需求也在不断增加。建筑类高职院校作为建筑行业人才培养和提供的重要场所,要实现对建筑行业高素质人才的培养,就需要其根据建筑产业发展需求,进行教学改革。文章针对建筑类高职建筑产业现代化教学改革进行探索,希望对其人才培养提供帮助。; 邓慧; 关键词：建筑类高职院校建筑产业教学改革

湖南永州锰矿开采与周边建筑物建设冲突分析: 2018年; 在我国煤矿资源开发不断改革、创新的阶段,越来越多的煤矿企业追随时代的脚步,开始有规划地进行矿物资源的开采。相反地,也会有些企业无视科学开采的理念,对矿物资源进行过度开采,导致矿区周围环境受损,危害周边居民健康,造成不良影响。在国家可持续发展政策正在运行的今天,过度开采和不科学的开采方式所造成的不良后果是不可挽回的。以湖南永州锰矿不科学开采为例,通过对湖南永州锰矿开采与周边建筑物建设的冲突进行讨论,从而体现我国对采矿安全工作的重视程度和严格要求,为我国矿物开采工作开辟新道路。; 邓慧; 关键词：采矿安全

基于改进Faster R-CNN的热轧带钢表面缺陷检测: 2024年; 热轧带钢是钢铁行业的重要产品,其表面缺陷是影响产品质量的重要因素。针对传统缺陷检测算法存在的过程繁琐、精度不足和效率低下等问题,提出一种基于改进更快速区域卷积神经网络(faster region-based convolutional neural network,Faster R-CNN)的检测算法,实现对热轧带钢表面缺陷的高效、高精度检测。首先,采用特征相加的方法对底层细节特征和高层语义特征进行融合;然后,采用精准的感兴趣区域池化(precise region of interest pooling,Precise ROI Pooling)获取固定大小的特征向量,避免特征出现位置偏差;最后,利用均值偏移聚类算法对带钢数据集进行聚类,获得适用于热轧带钢表面缺陷检测的先验框尺寸。实验结果表明,所提算法在热轧带钢表面缺陷检测数据集上的平均精度均值达到了85.34%,检测速度为23.5帧/s,且鲁棒性良好,满足实际的工业检测需求。; 邓慧曾磊; 关键词：表面缺陷检测

一种基于计算机视觉的图像检测系统: 本发明公开了一种基于计算机视觉的图像检测系统，涉及图像检测技术领域，解决了现有技术检测缺失RGB信息图像时，需要依赖外部设备而影响图像处理效率的技术问题；本发明通过判断是否能够获取目标图像的RGB信息；当无法获取RGB信...; 邓慧汪珍崔亚飞

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邓慧