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基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)研究一、引言隨著智能交通系統(tǒng)的快速發(fā)展,路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)已成為道路維護(hù)和管理的關(guān)鍵技術(shù)之一。傳統(tǒng)的路面裂紋檢測(cè)方法主要依賴(lài)于人工巡檢,這種方法效率低下且易受人為因素影響。因此,研究基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)技術(shù),對(duì)于提高道路維護(hù)效率、保障交通安全具有重要意義。二、邊緣計(jì)算技術(shù)概述邊緣計(jì)算是一種將計(jì)算任務(wù)從云端轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的計(jì)算模式。它具有低延遲、高帶寬和實(shí)時(shí)處理等優(yōu)點(diǎn),適用于實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景。在路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)中,邊緣計(jì)算技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)道路圖像的快速處理和分析,從而提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性。三、基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)1.系統(tǒng)架構(gòu):本系統(tǒng)采用分布式邊緣計(jì)算架構(gòu),包括數(shù)據(jù)采集、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)、數(shù)據(jù)中心三個(gè)部分。其中,數(shù)據(jù)采集部分負(fù)責(zé)采集道路圖像;邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)對(duì)道路圖像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和裂紋檢測(cè);數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理檢測(cè)結(jié)果。2.圖像預(yù)處理:采用圖像增強(qiáng)和濾波技術(shù)對(duì)道路圖像進(jìn)行預(yù)處理,以提高圖像質(zhì)量和信噪比,為后續(xù)的特征提取和裂紋檢測(cè)提供良好的輸入。3.特征提?。豪蒙疃葘W(xué)習(xí)技術(shù),訓(xùn)練裂紋檢測(cè)模型,提取道路圖像中的裂紋特征。本系統(tǒng)采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行特征提取,通過(guò)大量道路圖像的訓(xùn)練,使模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)裂紋的形態(tài)、紋理等特征。4.裂紋檢測(cè):將提取的裂紋特征輸入到裂紋檢測(cè)算法中,實(shí)現(xiàn)對(duì)道路裂紋的自動(dòng)檢測(cè)。本系統(tǒng)采用基于區(qū)域的方法和基于全局的方法相結(jié)合,以提高裂紋檢測(cè)的準(zhǔn)確性和覆蓋率。四、實(shí)驗(yàn)與分析1.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù):本實(shí)驗(yàn)采用實(shí)際道路圖像作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),包括不同類(lèi)型、不同嚴(yán)重程度的裂紋圖像。2.實(shí)驗(yàn)方法:將本系統(tǒng)與傳統(tǒng)的路面裂紋檢測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比,從檢測(cè)準(zhǔn)確率、誤檢率、檢測(cè)速度等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果:實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率和較低的誤檢率,同時(shí)具有較快的檢測(cè)速度。與傳統(tǒng)的路面裂紋檢測(cè)方法相比,本系統(tǒng)在實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和效率方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。五、結(jié)論本文提出了一種基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)研究方法。通過(guò)設(shè)計(jì)分布式邊緣計(jì)算架構(gòu)、采用圖像預(yù)處理、特征提取和裂紋檢測(cè)等技術(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)道路裂紋的自動(dòng)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本系統(tǒng)具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率和較低的誤檢率,同時(shí)具有較快的檢測(cè)速度。因此,基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景,可以為道路維護(hù)和管理提供有力支持。未來(lái),我們將進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)和算法,提高檢測(cè)精度和效率,為智能交通系統(tǒng)的發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)。六、技術(shù)細(xì)節(jié)與實(shí)現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的過(guò)程中,我們采用了多種技術(shù)手段和算法,以確保系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效率。6.1邊緣計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)我們?cè)O(shè)計(jì)了一種分布式邊緣計(jì)算架構(gòu),該架構(gòu)能夠有效地處理和分析道路圖像數(shù)據(jù)。在每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)上,我們部署了輕量級(jí)的裂紋檢測(cè)算法,以實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和實(shí)時(shí)處理。同時(shí),我們采用了數(shù)據(jù)同步和通信協(xié)議,以確保各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)傳輸和協(xié)調(diào)。6.2圖像預(yù)處理在進(jìn)行裂紋檢測(cè)之前,我們對(duì)道路圖像進(jìn)行了預(yù)處理。這包括去噪、增強(qiáng)對(duì)比度和銳化邊緣等操作,以提高圖像的質(zhì)量和裂紋的可見(jiàn)性。我們采用了多種濾波算法和增強(qiáng)技術(shù),以適應(yīng)不同類(lèi)型和嚴(yán)重程度的裂紋圖像。6.3特征提取特征提取是裂紋檢測(cè)的關(guān)鍵步驟。我們采用了基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法,通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)提取道路圖像中的裂紋特征。我們使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等模型,以提取多尺度和多方向的裂紋特征。6.4裂紋檢測(cè)算法我們采用了基于區(qū)域和基于全局的裂紋檢測(cè)算法相結(jié)合的方法。在基于區(qū)域的檢測(cè)中,我們使用了滑動(dòng)窗口和感興趣區(qū)域(ROI)的方法,對(duì)道路圖像進(jìn)行局部分析。在基于全局的檢測(cè)中,我們使用了圖像分割和形態(tài)學(xué)分析等技術(shù),對(duì)整張圖像進(jìn)行裂紋檢測(cè)。通過(guò)將兩種方法相結(jié)合,我們可以提高裂紋檢測(cè)的準(zhǔn)確性和覆蓋率。6.5系統(tǒng)優(yōu)化與調(diào)試在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,我們對(duì)算法進(jìn)行了多次優(yōu)化和調(diào)試。我們通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)、改進(jìn)濾波算法和增強(qiáng)技術(shù)等手段,提高了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效率。同時(shí),我們還對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了性能測(cè)試和穩(wěn)定性評(píng)估,以確保系統(tǒng)能夠在實(shí)際應(yīng)用中穩(wěn)定運(yùn)行。七、系統(tǒng)應(yīng)用與展望基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用前景。它可以應(yīng)用于道路維護(hù)和管理、智能交通系統(tǒng)等領(lǐng)域,為相關(guān)領(lǐng)域提供有力支持。未來(lái),我們將進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)和算法,提高檢測(cè)精度和效率。我們將探索更先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型和特征提取方法,以適應(yīng)不同類(lèi)型和復(fù)雜程度的道路圖像。同時(shí),我們還將考慮將系統(tǒng)與其他智能交通系統(tǒng)進(jìn)行集成,以實(shí)現(xiàn)更高效的路面維護(hù)和管理。此外,我們還將關(guān)注系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用和用戶(hù)反饋,不斷改進(jìn)和優(yōu)化系統(tǒng)性能。我們將與相關(guān)企業(yè)和機(jī)構(gòu)合作,推廣應(yīng)用該系統(tǒng),并為智能交通系統(tǒng)的發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)??傊谶吘売?jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展空間。我們將繼續(xù)努力,為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展做出更多貢獻(xiàn)。八、技術(shù)創(chuàng)新與突破在基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的研究與開(kāi)發(fā)過(guò)程中,我們實(shí)現(xiàn)了多個(gè)技術(shù)創(chuàng)新與突破。其中最主要的突破體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:1.算法優(yōu)化與自適應(yīng)學(xué)習(xí):我們針對(duì)裂紋檢測(cè)的難點(diǎn)和特點(diǎn),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)的算法。該算法能夠根據(jù)不同的路面圖像自動(dòng)調(diào)整參數(shù),提高裂紋檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。同時(shí),我們還對(duì)算法進(jìn)行了多次優(yōu)化,使其在處理復(fù)雜背景和光照變化時(shí)仍能保持較高的性能。2.邊緣計(jì)算與云計(jì)算結(jié)合:我們利用邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì),將部分計(jì)算任務(wù)放在路邊的設(shè)備上進(jìn)行處理,大大提高了響應(yīng)速度和實(shí)時(shí)性。同時(shí),我們還與云計(jì)算進(jìn)行了有效結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程存儲(chǔ)、分析和共享,為智能交通系統(tǒng)的建設(shè)提供了有力支持。3.多源信息融合:為了進(jìn)一步提高裂紋檢測(cè)的準(zhǔn)確性,我們采用了多源信息融合的方法。通過(guò)將不同傳感器獲取的信息進(jìn)行融合,我們可以更全面地了解路面的狀況,從而更準(zhǔn)確地檢測(cè)出裂紋。4.智能化決策支持:我們開(kāi)發(fā)了一種基于人工智能的決策支持系統(tǒng),能夠根據(jù)裂紋的嚴(yán)重程度、位置等信息,為道路維護(hù)和管理提供智能化的決策支持。這有助于提高道路維護(hù)的效率和效果,降低維護(hù)成本。九、未來(lái)發(fā)展方向在未來(lái),基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)將進(jìn)一步發(fā)展,并在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用。以下是我們的未來(lái)發(fā)展方向:1.拓展應(yīng)用領(lǐng)域:我們將進(jìn)一步拓展該系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域,不僅局限于道路維護(hù)和管理、智能交通系統(tǒng)等領(lǐng)域,還可以應(yīng)用于橋梁、隧道等基礎(chǔ)設(shè)施的檢測(cè)和維護(hù)。2.深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)融合:隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展,我們將探索將這兩種技術(shù)更好地融合到路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)中,以提高檢測(cè)精度和效率。3.系統(tǒng)集成與優(yōu)化:我們將繼續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu)和算法,提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。同時(shí),我們還將考慮將系統(tǒng)與其他智能交通系統(tǒng)進(jìn)行集成,以實(shí)現(xiàn)更高效的路面維護(hù)和管理。4.綠色環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展:在未來(lái)的研究中,我們將更加注重系統(tǒng)的綠色環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展。我們將探索使用更環(huán)保的材料和技術(shù),降低系統(tǒng)的能耗和排放,為推動(dòng)綠色交通和可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)??傊谶吘売?jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展空間。我們將繼續(xù)努力,為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展做出更多貢獻(xiàn)。五、技術(shù)實(shí)現(xiàn)與工作原理基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)主要依賴(lài)于先進(jìn)的傳感器、高效的算法以及智能的邊緣計(jì)算設(shè)備。其工作原理可以概括為以下幾個(gè)步驟:1.數(shù)據(jù)采集:通過(guò)安裝在高精度傳感器上的高清攝像頭,實(shí)時(shí)捕捉道路表面的圖像數(shù)據(jù)。這些攝像頭能夠快速響應(yīng)并捕捉到道路上的微小變化,如路面裂紋。2.數(shù)據(jù)傳輸:采集到的圖像數(shù)據(jù)通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)竭吘売?jì)算設(shè)備。這些設(shè)備通常具有強(qiáng)大的計(jì)算能力和低延遲的特性,能夠快速處理大量的數(shù)據(jù)。3.圖像處理與分析:在邊緣計(jì)算設(shè)備上,通過(guò)運(yùn)行特定的算法對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析。這些算法能夠識(shí)別出圖像中的裂紋,并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)和標(biāo)記。4.決策與反饋:根據(jù)分析結(jié)果,系統(tǒng)能夠自動(dòng)判斷道路的維護(hù)需求,并向相關(guān)管理人員提供決策支持。同時(shí),系統(tǒng)還可以將分析結(jié)果反饋給傳感器和攝像頭,以?xún)?yōu)化后續(xù)的數(shù)據(jù)采集和處理過(guò)程。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面,我們采用了以下關(guān)鍵技術(shù):1.高清攝像頭技術(shù):選用高分辨率、高幀率的攝像頭,以確保能夠捕捉到道路表面的細(xì)微變化。2.邊緣計(jì)算技術(shù):利用邊緣計(jì)算設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析,以降低系統(tǒng)延遲和提高處理速度。3.機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法:通過(guò)訓(xùn)練大量的道路圖像數(shù)據(jù),使系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)路面裂紋。4.通信技術(shù):采用穩(wěn)定的通信協(xié)議和高速網(wǎng)絡(luò),確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯?shí)時(shí)性。六、系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用價(jià)值基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)具有以下優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用價(jià)值:1.高效率:系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)道路狀況,自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)路面裂紋,提高了道路維護(hù)的效率。2.高精度:采用先進(jìn)的算法和高清攝像頭,確保了系統(tǒng)對(duì)路面裂紋的識(shí)別精度。3.低成本:通過(guò)減少人工巡檢和定期檢測(cè)的需求,降低了道路維護(hù)的成本。4.實(shí)時(shí)反饋:系統(tǒng)能夠及時(shí)向管理人員提供決策支持,有助于及時(shí)處理道路問(wèn)題,提高道路安全性和使用體驗(yàn)。應(yīng)用價(jià)值方面,該系統(tǒng)不僅可以應(yīng)用于道路維護(hù)和管理領(lǐng)域,還可以為智能交通系統(tǒng)、橋梁、隧道等基礎(chǔ)設(shè)施的檢測(cè)和維護(hù)提供支持。同時(shí),該系統(tǒng)還有助于提高政府部門(mén)的決策效率和公共服務(wù)水平,推動(dòng)綠色交通和可持續(xù)發(fā)展。七、實(shí)際案例與效果目前,基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)已在多個(gè)地區(qū)得到應(yīng)用。以某城市為例,該系統(tǒng)在投入使用后取得了顯著的效果:1.提高了道路維護(hù)效率:系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)道路狀況,自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)路面裂紋,使道路維護(hù)工作更加高效。2.降低了維護(hù)成本:通過(guò)減少人工巡檢和定期檢測(cè)的需求,降低了道路維護(hù)的成本。3.提高了道路安全性:系統(tǒng)能夠及時(shí)向管理人員提供決策支持,有助于及時(shí)處理道路問(wèn)題,減少了交通事故的發(fā)生。4.推動(dòng)了綠色交通和可持續(xù)發(fā)展:該系統(tǒng)的應(yīng)用有助于推動(dòng)政府部門(mén)的決策效率和公共服務(wù)水平提高,為綠色交通和可持續(xù)發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。八、未來(lái)挑戰(zhàn)與解決方案雖然基于邊緣計(jì)算的路面裂紋自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景和發(fā)展空間,但仍然面臨一些挑戰(zhàn)。針對(duì)這些挑戰(zhàn),我們提出以下解決方案:1.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù):隨著系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)成為重要問(wèn)題。我們將加強(qiáng)數(shù)據(jù)加密和訪問(wèn)控制措施,確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。2.系統(tǒng)穩(wěn)定性與可靠性:系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性對(duì)于保證道路維護(hù)和管理的高效性至關(guān)重要。我們將繼續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)架
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