分享5篇关于预制梁场的计算机专业论文

今天分享的是关于预制梁场的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到预制梁场等主题,本文能够帮助到你 预制梁场BIM协同管控系统研究 这是一篇关于预制梁场,BIM技术

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预制梁场BIM协同管控系统研究

这是一篇关于预制梁场,BIM技术,RetinaNet算法,安全帽检测,管控系统的论文, 主要内容为随着我国提出交通强国建设的重大决策,交通基建如火如荼地进行,智能交通产业多元化发展,预制梁作为装配式建筑的基本单元,需求量与日俱增。针对预制梁场施工管理中存在的生产效率低、信息公开度低、安全性差、可视化及智能化水平低等问题以及现有梁场管理系统存在的弊端,研究并设计了预制梁场BIM协同管控系统。该系统融合BIM技术贯穿“建管养运”全生命周期,并三维可视化应用于Web端,实时掌握施工进度,提升决策分析水平,实现创新管理的同时提供有效的安全保障,对预制梁场信息化发展具有借鉴意义。本文主要研究如下:(1)针对预制梁场生产管理当中存在的实际问题,从需求分析和系统设计方面出发,通过对预制梁业务流程过程剖析,并结合生产施工人员和管理人员的不同业务需求,对系统总体架构和功能模块进行了详细的设计。(2)从梁场工作人员安全帽需求出发,提出改进的Retina Net安全帽检测算法。通过对比分析当下主流的目标检测算法所表现出的性能,采用Retina Net作为系统目标检测算法的基础模型,选用Res Net50作为主干网络,在公开数据集中利用深度学习目标检测平台MMDetection对Retina Net算法进行训练和测试,实验结果表明小目标检测漏检率较高导致m AP较低。通过重新梳理神经网络结构,构建了特征图增强模块和特征融合模块,与原模型实验结果对比,改进后进一步提升算法检测精度,同时改善小目标识别率低的问题。(3)基于B/S和微服务架构,采用Vue和Element UI实现前端界面开发,后端使用Spring Boot框架为基础,开发前后端分离的管控系统,集成硬件设备,实现了预制梁进度查询、计划排产、设备控制、资源信息和系统管理等功能需求,针对系统实现分设移动端和Web端,通过浏览器或移动设备可以实时查看、检测、管理、控制。对系统进行测试符合预期结果,均能满足功能需求。

预制梁场BIM协同管控系统研究

这是一篇关于预制梁场,BIM技术,RetinaNet算法,安全帽检测,管控系统的论文, 主要内容为随着我国提出交通强国建设的重大决策,交通基建如火如荼地进行,智能交通产业多元化发展,预制梁作为装配式建筑的基本单元,需求量与日俱增。针对预制梁场施工管理中存在的生产效率低、信息公开度低、安全性差、可视化及智能化水平低等问题以及现有梁场管理系统存在的弊端,研究并设计了预制梁场BIM协同管控系统。该系统融合BIM技术贯穿“建管养运”全生命周期,并三维可视化应用于Web端,实时掌握施工进度,提升决策分析水平,实现创新管理的同时提供有效的安全保障,对预制梁场信息化发展具有借鉴意义。本文主要研究如下:(1)针对预制梁场生产管理当中存在的实际问题,从需求分析和系统设计方面出发,通过对预制梁业务流程过程剖析,并结合生产施工人员和管理人员的不同业务需求,对系统总体架构和功能模块进行了详细的设计。(2)从梁场工作人员安全帽需求出发,提出改进的Retina Net安全帽检测算法。通过对比分析当下主流的目标检测算法所表现出的性能,采用Retina Net作为系统目标检测算法的基础模型,选用Res Net50作为主干网络,在公开数据集中利用深度学习目标检测平台MMDetection对Retina Net算法进行训练和测试,实验结果表明小目标检测漏检率较高导致m AP较低。通过重新梳理神经网络结构,构建了特征图增强模块和特征融合模块,与原模型实验结果对比,改进后进一步提升算法检测精度,同时改善小目标识别率低的问题。(3)基于B/S和微服务架构,采用Vue和Element UI实现前端界面开发,后端使用Spring Boot框架为基础,开发前后端分离的管控系统,集成硬件设备,实现了预制梁进度查询、计划排产、设备控制、资源信息和系统管理等功能需求,针对系统实现分设移动端和Web端,通过浏览器或移动设备可以实时查看、检测、管理、控制。对系统进行测试符合预期结果,均能满足功能需求。

预制梁场BIM协同管控系统研究

这是一篇关于预制梁场,BIM技术,RetinaNet算法,安全帽检测,管控系统的论文, 主要内容为随着我国提出交通强国建设的重大决策,交通基建如火如荼地进行,智能交通产业多元化发展,预制梁作为装配式建筑的基本单元,需求量与日俱增。针对预制梁场施工管理中存在的生产效率低、信息公开度低、安全性差、可视化及智能化水平低等问题以及现有梁场管理系统存在的弊端,研究并设计了预制梁场BIM协同管控系统。该系统融合BIM技术贯穿“建管养运”全生命周期,并三维可视化应用于Web端,实时掌握施工进度,提升决策分析水平,实现创新管理的同时提供有效的安全保障,对预制梁场信息化发展具有借鉴意义。本文主要研究如下:(1)针对预制梁场生产管理当中存在的实际问题,从需求分析和系统设计方面出发,通过对预制梁业务流程过程剖析,并结合生产施工人员和管理人员的不同业务需求,对系统总体架构和功能模块进行了详细的设计。(2)从梁场工作人员安全帽需求出发,提出改进的Retina Net安全帽检测算法。通过对比分析当下主流的目标检测算法所表现出的性能,采用Retina Net作为系统目标检测算法的基础模型,选用Res Net50作为主干网络,在公开数据集中利用深度学习目标检测平台MMDetection对Retina Net算法进行训练和测试,实验结果表明小目标检测漏检率较高导致m AP较低。通过重新梳理神经网络结构,构建了特征图增强模块和特征融合模块,与原模型实验结果对比,改进后进一步提升算法检测精度,同时改善小目标识别率低的问题。(3)基于B/S和微服务架构,采用Vue和Element UI实现前端界面开发,后端使用Spring Boot框架为基础,开发前后端分离的管控系统,集成硬件设备,实现了预制梁进度查询、计划排产、设备控制、资源信息和系统管理等功能需求,针对系统实现分设移动端和Web端,通过浏览器或移动设备可以实时查看、检测、管理、控制。对系统进行测试符合预期结果,均能满足功能需求。

预制梁场BIM协同管控系统研究

这是一篇关于预制梁场,BIM技术,RetinaNet算法,安全帽检测,管控系统的论文, 主要内容为随着我国提出交通强国建设的重大决策,交通基建如火如荼地进行,智能交通产业多元化发展,预制梁作为装配式建筑的基本单元,需求量与日俱增。针对预制梁场施工管理中存在的生产效率低、信息公开度低、安全性差、可视化及智能化水平低等问题以及现有梁场管理系统存在的弊端,研究并设计了预制梁场BIM协同管控系统。该系统融合BIM技术贯穿“建管养运”全生命周期,并三维可视化应用于Web端,实时掌握施工进度,提升决策分析水平,实现创新管理的同时提供有效的安全保障,对预制梁场信息化发展具有借鉴意义。本文主要研究如下:(1)针对预制梁场生产管理当中存在的实际问题,从需求分析和系统设计方面出发,通过对预制梁业务流程过程剖析,并结合生产施工人员和管理人员的不同业务需求,对系统总体架构和功能模块进行了详细的设计。(2)从梁场工作人员安全帽需求出发,提出改进的Retina Net安全帽检测算法。通过对比分析当下主流的目标检测算法所表现出的性能,采用Retina Net作为系统目标检测算法的基础模型,选用Res Net50作为主干网络,在公开数据集中利用深度学习目标检测平台MMDetection对Retina Net算法进行训练和测试,实验结果表明小目标检测漏检率较高导致m AP较低。通过重新梳理神经网络结构,构建了特征图增强模块和特征融合模块,与原模型实验结果对比,改进后进一步提升算法检测精度,同时改善小目标识别率低的问题。(3)基于B/S和微服务架构,采用Vue和Element UI实现前端界面开发,后端使用Spring Boot框架为基础,开发前后端分离的管控系统,集成硬件设备,实现了预制梁进度查询、计划排产、设备控制、资源信息和系统管理等功能需求,针对系统实现分设移动端和Web端,通过浏览器或移动设备可以实时查看、检测、管理、控制。对系统进行测试符合预期结果,均能满足功能需求。

预制梁场BIM协同管控系统研究

这是一篇关于预制梁场,BIM技术,RetinaNet算法,安全帽检测,管控系统的论文, 主要内容为随着我国提出交通强国建设的重大决策,交通基建如火如荼地进行,智能交通产业多元化发展,预制梁作为装配式建筑的基本单元,需求量与日俱增。针对预制梁场施工管理中存在的生产效率低、信息公开度低、安全性差、可视化及智能化水平低等问题以及现有梁场管理系统存在的弊端,研究并设计了预制梁场BIM协同管控系统。该系统融合BIM技术贯穿“建管养运”全生命周期,并三维可视化应用于Web端,实时掌握施工进度,提升决策分析水平,实现创新管理的同时提供有效的安全保障,对预制梁场信息化发展具有借鉴意义。本文主要研究如下:(1)针对预制梁场生产管理当中存在的实际问题,从需求分析和系统设计方面出发,通过对预制梁业务流程过程剖析,并结合生产施工人员和管理人员的不同业务需求,对系统总体架构和功能模块进行了详细的设计。(2)从梁场工作人员安全帽需求出发,提出改进的Retina Net安全帽检测算法。通过对比分析当下主流的目标检测算法所表现出的性能,采用Retina Net作为系统目标检测算法的基础模型,选用Res Net50作为主干网络,在公开数据集中利用深度学习目标检测平台MMDetection对Retina Net算法进行训练和测试,实验结果表明小目标检测漏检率较高导致m AP较低。通过重新梳理神经网络结构,构建了特征图增强模块和特征融合模块,与原模型实验结果对比,改进后进一步提升算法检测精度,同时改善小目标识别率低的问题。(3)基于B/S和微服务架构,采用Vue和Element UI实现前端界面开发,后端使用Spring Boot框架为基础,开发前后端分离的管控系统,集成硬件设备,实现了预制梁进度查询、计划排产、设备控制、资源信息和系统管理等功能需求,针对系统实现分设移动端和Web端,通过浏览器或移动设备可以实时查看、检测、管理、控制。对系统进行测试符合预期结果,均能满足功能需求。

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