基于机器学习的建筑外墙外保温热工缺陷检测方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.3 课题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第11-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 国内外文献综述的简析 | 第16-17页 |
| 1.3 课题研究内容及方法 | 第17-20页 |
| 1.3.1 课题研究的内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 课题研究的方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 课题研究的创新性 | 第19页 |
| 1.3.4 技术路线 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 严寒地区居住建筑热工缺陷调研 | 第21-32页 |
| 2.1 严寒地区气候及外围护结构构造 | 第21-24页 |
| 2.1.1 严寒地区气候特点 | 第21-22页 |
| 2.1.2 严寒地区围护结构构造及材料 | 第22-24页 |
| 2.2 哈尔滨地区居住建筑热工缺陷调研 | 第24-26页 |
| 2.2.1 调研地点的选取 | 第24页 |
| 2.2.2 红外图像热工缺陷检测原理 | 第24-25页 |
| 2.2.3 测试仪器及方法 | 第25-26页 |
| 2.3 红外图像中温度异常区域分类及其特征分析 | 第26-31页 |
| 2.3.1 保温层缺失开裂 | 第26-28页 |
| 2.3.2 热桥 | 第28-30页 |
| 2.3.3 窗 | 第30页 |
| 2.3.4 无缺陷墙体 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 保温层缺失的表面温度动态分布特征 | 第32-63页 |
| 3.1 研究对象的分析与界定 | 第32-35页 |
| 3.1.1 墙体动态传热分析 | 第32-34页 |
| 3.1.2 研究对象的界定 | 第34-35页 |
| 3.2 热工缺陷数值模型建立 | 第35-39页 |
| 3.2.1 软件选定和简介 | 第35-36页 |
| 3.2.2 模型建立与网格划分 | 第36-39页 |
| 3.3 热工缺陷数值模拟结果分析 | 第39-61页 |
| 3.3.1 热工缺陷数值模拟结果 | 第39-59页 |
| 3.3.2 热工缺陷数值模拟结果分析 | 第59-61页 |
| 3.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第4章 热工缺陷检测系统设计与验证 | 第63-85页 |
| 4.1 热工缺陷检测系统需求分析及总体设计 | 第63-67页 |
| 4.1.1 热工缺陷检测系统的需求分析 | 第63-64页 |
| 4.1.2 热工缺陷检测系统的总体设计 | 第64-67页 |
| 4.2 热工缺陷检测系统的实现方法 | 第67-73页 |
| 4.2.1 热工缺陷红外图像的分割方法 | 第67-68页 |
| 4.2.2 热工缺陷红外图像的分类方法 | 第68-73页 |
| 4.3 热工缺陷检测系统的验证 | 第73-83页 |
| 4.3.1 传统机器学习在热工缺陷分类的表现 | 第73-80页 |
| 4.3.2 深度学习在热工缺陷分类的表现 | 第80-83页 |
| 4.4 本章小结 | 第83-85页 |
| 结论 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
