基于深度学习的人脸识别
基于深度学习的StyleGAN2合成人脸识别系统
式中：y 表示样本的标签，真实人脸为 1，合成人脸为 0，p 表示样本预测为合成人脸的概率。 4.6 全连接层
本次设计中加入了三层全连接网络层 , 不同卷积层的滑 动卷积，全连接网络每一层的所有神经元与上一层完全连接。 对于第 l+1 层的第 i 个神经元，它的输出方式为：
2 卷积神经网络的概念
卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）
1. 广东理工学院信息技术学院 广东肇庆 526020 [ 基金项目 ] 广东省 2020 年大学生创新创业训练计划项目（项 目编号：S202013720009，基于深度学习的高仿真合成人脸 图片识别系统）
（1）
图 1 系统架构图
图 2 模型的网络结构图
（1）(3×3)×3×8 的卷积网络层 → (1×1)×8×6 的 卷积网络层 → 极大池化网络层；
（2）(1×1)×6×12 的卷积网络层 → (3×3)×12×16 的卷积网络层 → 极大池化网络层；
（3）(3×3)×16×16 的卷积网络层 → (1×1)×16×8 的卷积网络层 → 极大池化网络层；
（3）
定该层不能达到提取特征值的目的，而是尝试利用现存的高 阶特征去完成学习目标。全连接神经网络层和输出层构成一 个二元分类器，输出是否为 AI 合成人脸图片。分类器结构见 图 3。
图 3 分类器结构 5 系统测试及验证 5.1 交叉验证
在本次交叉验证 [12] 中，使用未参加训练的 300 张图片 对系统进行验证 [13]。由于本次验证的图片数量比较大，所以 将本次的 150 张合成人脸图片和 150 张真实人脸图片直接上 传至服务器上，使用脚本分别进行提交识别，识别完后查询 数据库便可知道识别结果。
基于深度学习的人脸识别技术研究
基于深度学习的人脸识别技术研究随着科技的不断发展，人类对于人脸识别的需求越来越高。
例如，在社交媒体中上传照片，需要自动识别出照片中的人物；在公安系统中，需要通过人脸识别技术帮助警方抓捕犯罪嫌疑人；在公司打卡签到时，需要通过人脸识别技术来防止打卡作弊等。
为了满足这些需求，人脸识别技术得到了极大的发展，其中基于深度学习的人脸识别技术成为当前最为热门的研究方向之一。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术可以追溯到20世纪50年代初，当时人们使用人工方法进行人脸识别。
在20世纪70年代，计算机科学开始蓬勃发展，人们开始使用计算机进行人脸识别研究。
但随着计算机性能不断提高，人们发现传统方法在处理大规模数据时存在精度低、鲁棒性差等问题，难以满足实际需求。
基于深度学习的人脸识别技术在此时应运而生。
深度学习通过构建多层神经网络进行特征提取和建模，提高了人脸识别的准确率和性能。
目前，基于深度学习的人脸识别技术已经广泛应用于安全监控、智能交通、医疗诊断等领域。
二、基于深度学习的人脸识别技术的核心算法基于深度学习的人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸对齐和人脸识别三个模块。
其中，人脸检测是指在一张图片中准确地找出人脸区域；人脸对齐是指对检测出的人脸进行对齐和归一化，以消除不同角度、光照等因素的干扰；人脸识别是指通过学习得到的人脸特征向量进行匹配，来识别出图片中的人脸。
在这三个模块中，深度学习技术的核心算法主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及残差网络（ResNet）。
CNN 是一种特殊的神经网络，其能够通过卷积操作来提取图像特征。
在人脸检测中，CNN 能够快速有效地定位图片中的人脸区域。
在人脸对齐和人脸识别中，CNN 能够对图像进行特征提取，提高模型的鲁棒性和准确率。
RNN 是一种带有时间循环的神经网络，其能够捕捉时间序列中的依赖关系。
在人脸识别中，RNN 能够对不同时间段的特征进行学习，提高模型的特征提取能力和鲁棒性。
基于深度学习的图像识别技术研究与应用
基于深度学习的图像识别技术研究与应用深度学习是一种人工智能领域的技术，它模拟了人脑神经网络的结构和功能。
基于深度学习的图像识别技术已经在多个领域取得了巨大的成功，包括人脸识别、自然语言处理、无人驾驶等。
本文将针对基于深度学习的图像识别技术进行研究并探讨其在实际应用中的潜力。
首先，深度学习的基本原理是通过多层神经网络模型实现对复杂模式和特征的自动学习。
传统的图像识别技术通常需要手动提取特征，而基于深度学习的方法可以通过自动学习来获取更加丰富和高效的特征表示。
这使得图像识别技术在准确性和鲁棒性方面取得了重大突破。
其次，深度学习的核心算法之一是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
CNN在图像识别任务中表现出色，其通过多个卷积层和池化层来提取图像的高层次特征。
卷积层能够捕捉图像中的局部模式，而池化层则能够减小特征的尺寸并保留关键信息。
通过多个卷积层和池化层的组合，CNN能够学习到更加抽象和复杂的特征。
另外，为了解决深度学习中的梯度消失和过拟合等问题，一些深度学习模型在CNN的基础上进行了改进。
例如，残差网络（Residual Network，ResNet）通过引入跳跃连接来简化网络的学习过程，有效地改善了梯度消失问题。
此外，引入批量归一化（Batch Normalization）技术可以加快网络的收敛速度，提高模型的泛化能力。
在实际应用中，基于深度学习的图像识别技术已经有了广泛的应用。
其中，最为突出的一个应用是人脸识别。
通过深度学习模型的训练，可以实现对人脸的精准识别。
这在安全领域、社交媒体等方面具有重要的应用价值。
此外，基于深度学习的图像识别技术还可以用于物体检测与识别、医学图像分析、无人驾驶等领域。
它们为社会的发展和进步提供了巨大的推动力。
然而，基于深度学习的图像识别技术也面临一些挑战。
首先，深度学习模型需要大量的标记数据用于训练，而获取大规模的标记数据是非常困难的。
开题报告范文基于深度学习的人脸识别技术研究
开题报告范文基于深度学习的人脸识别技术研究开题报告范文一、选题背景随着科技的快速发展，人脸识别技术在各行各业中得到广泛应用。
传统的人脸识别方法存在一些问题，如光线、角度和遮挡等因素的影响，因此需要一种更为准确和稳定的人脸识别技术。
深度学习作为机器学习领域的一种重要方法，近年来在人脸识别技术中得到了广泛的应用。
因此，基于深度学习的人脸识别技术成为本次研究的选题。
二、研究目的本次研究旨在探讨基于深度学习的人脸识别技术，并尝试提出一种更为准确和鲁棒的人脸识别方法。
具体目标如下：1. 分析传统人脸识别方法的不足之处，确定使用深度学习进行人脸识别的必要性。
2. 研究深度学习中常用的人脸识别算法，如卷积神经网络（CNN）和人脸关键点检测等。
3. 设计和实现一个基于深度学习的人脸识别系统，并对其进行性能评估。
三、研究内容本次研究将围绕以下内容展开：1. 了解传统人脸识别方法：通过对传统人脸识别方法的文献综述，全面了解传统方法的原理、优缺点及其在实际应用中的限制。
2. 深度学习在人脸识别中的应用：介绍深度学习在人脸识别领域的基本原理及其优势，并对比传统方法进行分析。
3. 人脸识别算法的研究：重点研究卷积神经网络（CNN）在人脸识别中的应用，并对其进行改进和优化，以提高识别准确度和鲁棒性。
4. 系统设计与实现：基于所研究的人脸识别算法，设计和实现一个完整的人脸识别系统，包括人脸检测、特征提取和识别等关键模块。
5. 性能评估与结果分析：通过大量的实验对所设计的人脸识别系统进行性能评估，并与传统方法进行对比分析，验证基于深度学习的方法的有效性和优势。
四、研究意义本次研究对于深入理解和应用基于深度学习的人脸识别技术具有重要意义：1. 增强人脸识别技术的准确性：深度学习方法能够从大量的样本中自动学习特征，相较于传统方法，可以提高人脸识别的准确性。
2. 提高人脸识别系统的鲁棒性：深度学习方法能够较好地处理光线、角度和遮挡等情况，在复杂环境下具有更强的鲁棒性。
基于深度学习技术的人脸识别算法研究
基于深度学习技术的人脸识别算法研究随着科技的不断进步和人们对便捷生活的需求，人脸识别技术已经被广泛应用于各种领域，例如人脸解锁、人脸支付、人脸考勤等等。
而其中最核心的技术便是人脸识别算法。
目前，基于深度学习技术的人脸识别算法已经成为主流，并且在准确度和稳定性上都有了极大的提升。
一、人脸识别算法的基本原理人脸识别算法主要包含三个步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸识别。
其中，人脸检测指的是在一张图像中检测到可能存在的人脸位置；人脸对齐是将检测到的人脸进行对齐，使得不同姿态、光照下的人脸能够比较精确地在同一平面上；人脸识别则是基于人脸的特征向量进行比对和识别。
其中，深度学习技术在人脸识别中扮演了至关重要的角色。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，通过对大量数据进行训练，可以让计算机自动学习和提取数据中的特征。
在人脸识别领域，深度学习技术通过构建卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，不断优化人脸识别算法的准确性和稳定性。
二、基于深度学习的人脸识别算法的优缺点相对于传统的人脸识别算法，基于深度学习技术的人脸识别算法具有以下优点：1. 鲁棒性更强：基于深度学习的算法对光照、姿态、遮挡等因素的鲁棒性更强，同时也不容易受到攻击和欺骗。
2. 准确性更高：由于深度学习算法能够自动提取并学习图像中的特征，因此可以得到更为准确的人脸匹配结果。
3. 处理速度更快：基于深度学习的人脸识别算法可以借助GPU等技术进行加速，处理速度更快。
而基于深度学习的人脸识别算法同样存在一些不足之处，比如：1. 数据要求高：深度学习的训练需要大量的数据，而且数据质量也会影响算法的准确性。
2. 隐私问题：由于人脸识别技术的应用范围很广，大量的人脸数据会涉及到隐私问题，因此需要加强人脸数据的保护。
三、当前主流的深度学习人脸识别算法目前，几款主流的基于深度学习的人脸识别算法包括：1. DeepFace：由Facebook于2014年提出，这个算法采用了神经网络模型和3D面部重建等技术，准确率达到了97.35%。
人脸识别中基于深度学习的性别与年龄预测
人脸识别中基于深度学习的性别与年龄预测近年来，随着人工智能技术的发展，人脸识别技术已经成为一个热门的研究领域。
其中，基于深度学习的性别与年龄预测技术在各种实际应用中展现出了巨大的潜力。
本文将介绍人脸识别中基于深度学习的性别与年龄预测的原理、方法以及应用现状。
在人脸识别中，性别与年龄预测是两项关键任务。
性别预测旨在预测一个人的性别，通常分为男性和女性两类。
而年龄预测则旨在估计一个人的年龄，可以分为多个年龄段，例如儿童、青少年、成年人等。
这两个任务的准确性对于个体识别、广告定向、安防监控等领域具有重要意义。
在基于深度学习的性别与年龄预测中，通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为核心模型。
CNN是一种高效处理图像数据的深度学习模型，其通过多层卷积操作和池化操作对图片进行特征提取，并通过全连接层输出性别和年龄的预测结果。
首先，对于性别预测任务，CNN会通过学习图像中的特征模式来判断性别。
其基本思路是将图像输入CNN模型中，通过多次卷积提取图像的特征信息，然后通过全连接层输出性别的预测结果。
通过在大量的性别标注数据上进行训练，CNN 模型可以学习到性别预测所需的特征模式。
这些特征模式可能包括面部轮廓、眼睛和嘴巴等位置信息以及面部颜色分布等。
其次，对于年龄预测任务，CNN同样利用卷积和全连接层进行特征提取和预测。
不同的是，在年龄预测中，CNN模型需要分析并预测多个年龄段，而不是仅仅预测两个性别类别。
为了解决这个问题，通常在CNN模型中使用多个输出节点来表示不同的年龄段，并通过回归方法来学习预测结果。
在实际应用中，人脸识别中基于深度学习的性别与年龄预测已经取得了显著的进展。
例如，在社交媒体中，基于性别和年龄的精准广告定向能够帮助广告主更好地投放广告，提高广告的点击率和转化率。
在安防领域，基于性别和年龄的人脸识别可以帮助识别不同性别和年龄段的人群，提高安全防控能力。
基于深度学习技术的人脸识别技术研究
基于深度学习技术的人脸识别技术研究人脸识别技术是指通过计算机技术对人脸进行识别的技术。
随着近年来计算机技术的不断发展，人脸识别技术也逐渐成熟并广泛应用于各个领域，如门禁控制、安防监控、金融安全等。
而基于深度学习技术的人脸识别技术在其中发挥了重要作用，能够更加准确地识别人脸，并且能够逐步学习不同人脸的特征，提供更加切实可行的应用。
一、深度学习技术深度学习技术是一种以人工神经网络为基础的机器学习技术。
它通过大数据、多层次的神经元连接、显式特征学习等方式，模拟人类大脑的神经网络结构进行学习。
深度学习技术能够快速的处理大量数据，并通过大量的训练得到更加精准的结果。
研究人员逐渐发现，深度学习技术的应用可以进一步扩展到人脸识别领域。
二、基于深度学习技术的人脸识别技术基于深度学习技术的人脸识别技术主要包括以下几个方面：1. 人脸检测人脸检测是指对图像中的人脸进行检测与定位。
人脸检测技术是基于图像处理、计算机视觉和模式识别技术实现，其核心在于检测出人脸的区域。
人脸检测技术通过图像处理、特征提取和分类器训练等步骤，实现对人脸的自动检测。
而基于深度学习技术的人脸检测技术能够更精准地识别人脸，并快速处理大批量的图像数据。
2. 人脸识别人脸识别是基于人脸图像所具有的独特特征，对不同人进行辨认的过程。
它是基于人脸检测、特征提取和模式识别技术实现的。
而基于深度学习技术的人脸识别技术能够在处理大量数据及提取更加全局和语义化的特征的同时，有效的提高了人脸识别精度与效率。
3. 人脸跟踪人脸跟踪技术是计算机视觉技术领域中的重要技术。
它是在多帧视频图像序列中，通过对目标特征的提取与跟踪，实现目标物体的跟踪。
基于深度学习技术的人脸跟踪技术和传统算法相比，具有更高的跟踪精度和更好的鲁棒性，可以很好地解决人脸跟踪中一些传统算法所面临的问题。
三、应用前景基于深度学习技术的人脸识别技术能够广泛应用于多个领域。
其中包括：1. 人脸识别门禁系统基于人脸识别技术的门禁系统，可以较好的保证进入区域的安全性。
基于深度学习的视频监控人脸识别系统设计与实现
基于深度学习的视频监控人脸识别系统设计与实现人脸识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，已经在各个领域得到广泛应用，包括安保、身份识别、智能门禁等。
在视频监控领域，人脸识别系统可以通过分析视频流中的人脸，快速准确地识别和追踪相关人员，提高视频监控的安全性和效率。
本文将介绍一种基于深度学习的视频监控人脸识别系统的设计与实现。
一、系统架构设计基于深度学习的视频监控人脸识别系统通常包括以下几个核心模块：视频采集、人脸检测、人脸对齐、特征提取和人脸匹配。
下面将对这些模块进行详细介绍。
1. 视频采集模块：该模块负责从视频流或录像中提取图像帧，供后续的人脸检测和识别模块使用。
通常使用摄像头进行实时视频流的采集，或者从已有的录像文件中读取图像帧。
2. 人脸检测模块：该模块负责检测图像帧中的人脸区域，通常使用深度学习中的目标检测算法实现，例如基于卷积神经网络（CNN）的方法。
该模块的目标是尽可能准确地定位人脸区域，并提供人脸框的位置信息给后续的处理模块。
3. 人脸对齐模块：由于视频监控中的人脸可能存在姿态变化和遮挡，如侧脸、面具等，为了提高识别准确率，通常需要将人脸对齐成统一的规范姿态。
该模块负责通过旋转、缩放和平移等操作对检测到的人脸进行对齐，使得人脸图像具有较好的可比性。
4. 特征提取模块：该模块负责从对齐后的人脸图像中提取特征向量，常用的方法是使用预训练的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
通过将人脸图像映射到特征空间中，可以获得一个固定长度的特征向量，表示该人脸的唯一特征。
5. 人脸匹配模块：该模块负责对提取到的特征向量进行匹配，判断其是否与已知人脸数据库中的人脸相匹配。
常用的方法是计算特征向量之间的相似度或距离，例如欧氏距离或余弦相似度，通过设定一个匹配阈值，可以判断某个人脸是否为已知人脸。
二、系统实现方法基于深度学习的视频监控人脸识别系统的实现方法可以分为离线训练和在线检测两个步骤。
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科技经济导刊
201621期科技经济信息化
基于深度学习的人脸识别
管杰张馨戈徐昆然(长安大学陕西西安710064)
摘要:本文利用对比实验探索深度神经网络中aBcthnomr施aztlon位置以及数据数量和数据
精度
对网
络训练结果的影响。为了训练深度神经网络本文采集了558人共74684张照片作为训练样本
。使用基
于Madab的卷积神经网络工具MatConvne:作为软件环境硬件上采用GTx970显卡对训练进行加速
。
利用对比实验的结果本文训练出了一个在验证集上正确率达到863%的网络并利用该网络结合MaltabGul
实现了一个人脸识
别的应
用
。
关键词:深度学习
;人脸识别;
M沮
ab
中图分类号:AS文献标识码:C文章编号:
2096一2995(2026)22一0045一02
人脸识别是当前计算机视觉领域非常重要的一个研究方向。最近,人脸识别技术有了比较大的进步,原因在于一种强有力的学习算法的提出,即深度神经网络(应用于图像时又叫卷积神经网络)。利用该算法,在近期的围棋人机大战中,g。。gle公司利用alphag。战胜了世界顶级棋手李世石。在目前最权威的人脸识别基准测试集LFW上,人类已经获得了分别获得了965%识别正确率。由于深度学习算法强有力的性能,本文选择利用深度学习算法来完成人脸识别任务。1建立深度网络实验环境:本文中利用MatConvnet工具箱建立卷积神经网络。MatConvnet是基于Matalb设计的卷积神经网络工具箱。他实现简单,运算效率高,可以训练出高水平的深度网络。许多国际领先的网络结构均采用该工具训练得到,例如VGG一NET。MatConvnet另一大优势可以非常方便的调用GPU进行运算加速。本文的实验利用了一块配有4G显存的GTX970显卡进行运算,相比17479OKCPU大约能够提速70倍。训练数据:本文中使用的训练数据是自己采集的数据,总共包含5邓个人的共74684张照片。这些人物大部分为便于采集其照片的公众人物,例如影视明星,体育人物,政治人物等。少量为现实生活中同学的照片。网络结构:网络结构表3一1所示:表中Conv层表示卷积层,Bn。俄层表示Bat比n。俄aliaziton层,MI〕001表示最大值池化层,Relu表示纠正线性单元。S叩port参数表示卷积核的大刁、iFltd加表示卷积维度,即输人数据的特征数;Nu耐ilts表示输出的特征数量。表1网络结构上表中数据增强表示是否对原图进行扭曲操作,以增加数据量。多尺度和多角度变换表示对原图做高斯模糊和旋转变换,并送人网络进行训练;数据精度表示训
练集图像与标签的匹配程度,由于数据集是自己建立的,存在很多噪声。数据精度分为低和高,是因为在建立数据集的时候一开始精度较低,后来发现问题后,对数据集重新进行了人工筛选,得到了较高精度的新数据集;数据量指是否选用所有的身份进行训练,部分身份指选取了训练集中238个身份;是否有Bnorm层指层叠结构中是否加人Batehnorma一iaztion层。
2结果和分析
图1是每个网络在训练中每一回合的测试集和训练
集上的正确率:tarinotpler表示对训练集进行分类的错误率,valtopler表示对测试集进行分类的错误率。
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为了找到影响网络分类精度的因素,本文设置了对组对照实验,下表为每一组实验的配置情况。表2实际训练配置及测试精度
NO数据增强数据精度度数据量是否有Bnor
m测试
精度度
1无较低精度度所有身份有67830/
2多尺度和多角度变换换较低精度度所有身份有7183
0/
3多尺度和多角度变换换较高精度度部分身份无45170/
4多尺度和多角度变换换较高精度度部分身份有
7731
0/
5多尺度和多角度变换换较高精度度所有身份有85470/
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(e)图15个网络的对应的训练图像
(a)为网络i(b)为网络2(e)为网络3(d)为网络4(e)为网络
,
22分析通过以上表格可以看出网络中可以形成4个对比实验:(l)数据精度对比:通过网络2和网络5可以看出,仅仅提高数据精度,就可以使得最终网络的测试精度提高约14%。这说明在训练过程中,数据精度的重要性。通过抽样调查,目前数据精度约为94%,还有提高的空间。接下来工作中,会进一步提高数据精度。(2)数据增强对比:通过网络1和网络2可以看出,利用多角度和多尺度的变换,可以使得网络测试精度提高4%。由于采集数据较为困难,而深度网络的训练又离不开大数据的支持,因此通过数据扭曲的方法,人为制作数据可以在一定程度上缓解数据不足带来的影响。(3)Bnorm层对比:通过网络3和网络4可以明显看出Bnorm层的影响。精度差距达到了30%。不过网络3和网络4由于训练回合数不一样,网络4以经收敛,而网络3尚未收敛,因此此处对比不是非常严谨。根据文献【3]中叙述,Bat比n。俄aliazotn层可以加速收敛,因此网络3需要继续训练,才可以进行严谨的对比分析。(4)数据量对比:通过网络4和网络5的对比可以看出尽量提高数据集的规模,使用更多的身份进行训练,也是很有必要的。3结束语深度神经网络算法自提出以来,已经逐步应用到多种领域,并发挥着重要的功能。深度神经网络已经成为计算机视觉领域内一项重要的技术。而在人脸识别中,深度神经已经得到了承认,近期比较热门的深度学习其实就有一种基于人工神经网络的深化版。当今的人脸识别主要集中于统计学方法,主要在于从大数据中挖掘出有效信息。例如PcA,LDA等。这些方法虽然切实可行,但是其本质依然是基于像素点本身的图像处理技术。像素点只能孤立的体现目标物体在特殊环境下的电磁反射状态,而这个状态是受很多因素影响的,同时图像的像素点具有隐式的位置信息。因此基于像素点进行识别的前提是默认为环境因素相当和目标位置相同。在实际应用中,只要以上条件缺少一个,那么识别结果就会发生很大的偏差。人脸识别应该是朝向基于空间位置特征的方向发展。实际上人眼识别人脸的过程并不是仅对特征点的识别,而是对人脸五官、形态、特征点等多方面的综合性判断。其中五官相对位置关系是最为重要的判断依据。因此利用空间位置特征描述算子对人脸图像进行提取,能够更好的还原人脸本质信息。其次,在复杂环境下的人脸识
别依旧是最为重要的问题。人脸识别技术目前还是无法实现在各种角度,光照和有面部遮挡的情况下达到高准
确率。解决这个问题不仅得提高人脸描述算子的描述能
力,甚至可能需要采用专家系统等人工智能手段对图像采取综合语义的分析处理。相信经过研究人员们的不断努力,能够像人眼一样高精度的识别系统会逐渐成为现实。
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一
”
4
(上接P84)管桩接头部位如有挤压变形或经锤击后局部变形、损坏等,应先修正合格后再进行焊接;4)焊接时应先在接头坡口周围对称点焊,待上下桩节固定拆除导向箍后再分层焊接,施焊宜由两人从两面面对称进行。焊接层数不得少于2层,内层焊渣清理干净后再进行外层焊接,内外层焊缝接头位置应相互错开,焊缝应饱满连续。气温低于O℃时焊件上下10omm范围应进行预热,焊好后的桩接头应自然冷却smin,严禁采用水冷却或焊好后即施打,应避免焊缝接口变脆而被打裂。为保证焊接质量,可采用CO:气体保护焊;习最后一节桩宜由送桩器送人设计位置,不得采用桩对桩的方式将桩压人;(7)停压标准应由设计根据地质资料、施工机械型号等因素确定,且应满足规范要求,若桩尖高程比设计高程高出很多或低很多时,应及时报告设计单位,修正停桩标准。3质量控制(l)管桩进场时,应该对桩身质量按规范标准进行验收,由专人记录有关质量验收数据。(2)全部沉桩过程应安排专人对桩的编号、沉桩质量、沉桩顺序等进行全面严格的监控。(3)在施工中应严格控制桩的设计高程与水平位移。(4)沉桩过程中应采用2台经纬仪或全站仪互成90。双向观测控制桩身的垂直度,沉桩时应做好记录。(习现场工程师对轴线、桩位、桩身垂直度、送桩高程等要求应严格检查复核,发现问题应及时纠正
,保
证工程质量。(6)桩沉人后,高出地面的桩头部分应小心保护,严禁将桩头用作锚点或施工机械碰撞
。
4结束语
近几年来,随着机械工业的发展,大吨位压桩机出现,
静压沉桩施工工艺不断完善,静压法施工工艺相对于锤击法凸显出明显的先进性。主要应用于公路、铁路、房建、港口码头、机场和水上工程建设等领域,具有单桩承载力高、应用范围广、质量可靠、造价低、施工速度快、施工环境好等特点,随着国家基础设施建设的力度加大
,
PHC管桩行业发展迅速,特别是公路建设、铁路建设