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裂缝深度检测方法，出现裂缝，裂缝的成因主要以塑性收缩、温差、基础不均匀沉降、荷载较为常见。裂缝破坏了建筑物的整体性，降低结构强度，如果不及时检查处理甚至会造成很大的安全隐患。在水利水电工程中，裂缝直接影响到坝体的防渗抗漏能力以及梁柱的稳定性。所以要及时检查发现、及时处理，以保证工程的安全性。在进行处理前，要查明裂缝在混凝土内的延展深度，是否为贯穿性裂缝，以便于采取适当的处理措施，常用的工程物探检测方法有双面斜测法、单面平测法、钻孔透射法、钻孔全景图像等。本文介绍的方法在水利水电工程中较为常用，不一定全面，权当抛砖引玉。2双面斜测法只要裂缝部位具有两个相互平行的表面，都可用双面斜测法检测。如常见的梁、柱及其结合部位。图2-1是双面斜测测点布置示意图。采用等测距、等斜角的跨缝与不跨缝的斜测法检测。该方法是在保持激发和接收装置连线的距离相等、倾斜角一致的条件下进行跨缝与不跨缝检测，分别读取相应的声时、波幅与主频值。当激发与接收装置连线通过裂缝时，由于混凝土失去连续性，超声波在裂缝界面上产生很大衰减。
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 2020.01.17 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。 大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层 采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积 每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到67.41%和80.14% 略。
路基路面病害科学检测与养护措施论文
摘要 ：首先介绍了高速公路路基路面普遍的病害。随后就高速公路路基路面病害问题的检测技术展开探讨，包括检测原则、选择检测技术、检测技术种类。重点分析了高速公路路面路基病害的预防养护措施，如路基、路面早期病害的原因和表现以及高速公路预防和养护措施。结论证实，要运用科学的检测技术，在高速公路施工结束早期及早检测出存在的病害问题，找出问题并进行及时的预防养护，保证高速公路施工符合建设要求。
关键词 ：高速公路；路基路面病害；科学检测；预防养护
1高速公路路基路面普遍的病害
1.1车辙损害
车辙损害是高速公路路面常见的病害情况，主要特点是路面具有明显的车辙痕迹，还有的发生明显的凹陷，导致发生车辙损害的原因有两个。第一是路面材料不耐高温，在夏季日晒情况下路面会变软，从而导致车辙出现。第二原因是车辆超载，当车辆载荷过大超出路基承载范围，就会发生路面沉降，导致车辙出现。
1.2结构性破坏
高速公路发生结构破坏具有多种表现，包括网状裂纹、横裂纹等种类。引发高速公路出现结构破坏的原因非常多，可以总结为三种。一是高速公路受到外部水体侵蚀，对材料结构造成破坏，引发结构破坏。二是路面防水层性能比较低，不能起到很好的防水效果，雨水冲刷后破坏了公路结构。三是没有很好的养护管理，外界温度会影响混凝土收缩变化，最终导致裂缝出现。
1.3沉降不均
高速公路建设中非常容易出现沉降不均，这个问题很难处理。导致沉降不均的原因非常多。施工方面的因素是，路基碾压施工不够合理，没有达到设计标准。此外，路基施工材料填筑不合格，压缩系数及路基设计都有偏差，这样都引发了沉降出现。施工以外的因素包括，没有勘察好施工地质条件，导致发生沉降隐患。
2高速公路路基路面病害问题的检测技术
2.1检测原则
对高速公路定期检测可以全面了解公路的情况，做好公路的全面诊断。为了全方面检测公路病害情况，要制定科学化的检测流程，进行科学化的检测，才能获得准确的检测结果并制定出相应的解决方法。及时检测路基路面的病害问题，可以促进高速公路的使用和发展。检测时，要遵循相关的原则开展，主要有：一，确保检测结果准确无误。对病害进行检测是为了及时发现高速公路路基路面存在的不同质量问题，尽快消除隐患，提高高速公路安全性。二，确保检测高效。检测病害问题时，一般是在公路施工结束后进行，还有的在正式运营后。当公路通车运营后，进行病害检测会对正常交通造成影响，所以需要提高检测工作的效率，可以在短时间内就完成工作，恢复正常运营。三，要确保病害检测具有经济性。经济性指的是，在一定成本下，能够进行高质量的检测，避免浪费。四，要遵循针对性检测原则。在高速公路路基路面进行全面检测的同时，还要做好针对性的检测。检测过程中有针对性和目的性，既可以缩短公路检测时间，又可以节省公路检测中的人力和物力。因此遵照针对性原则，可以显著提升检测效率，还能做到有针对性。比如在卡车经常路过的路段进行针对性检测，可以及时发现由于重载负荷引起的路基路面病害，这就要配合交警部门严格查处违法超载车辆，由于连年超载会导致高速公路发生严重损害，必须技术加以维护。
2.2选择检测技术
对高速公路路基路面病害检测要运用多种检测技术，在不同条件下，选择的检测技术是各不相同的。所以，要针对高速公路具体的病害问题，采取恰当的检测技术。当路面发生病害不会影响到正常交通的时候，可以采用无损检测全面检查路面，一旦发现问题要及时处理。如果高速公路路面发生大面积损害，首先要采用无损检测技术，但如果不能达到检测效果，就要采用破坏性的检测技术。例如，对路面网状裂缝进行检测时，因为其是受到外界很大的`载荷，对周围环境和交通都会造成很大影响。在这种条件下，就要选择使用破坏性的检测方法，通常采用钻芯取样。当路面遭受的破坏比较大，对交通造成影响时，只能挖除路面，检测路基的情况，才能发现病害原因。
2.3检测技术种类
检测高速公路路基路面病害是一个重要工作，检测内容主要有弯沉检测、平整度检测、摩擦系数检测、路面破损检测和裂缝检测等。用于检测的技术主要包括：雷达探地检测技术、声波检测技术、EH-4连续电导率检测和可控源高分辨地震波检测等。弯沉检测指的是对路基路面出现的沉降和沉降引发的弯曲情况进行检测。平整度检测是对路面平整情况进行检测，它关系到车辆行驶的舒适度。裂缝检测指的是检测路面裂缝引发的原因。以上的检测技术，它们的检测原理是非常不同的，例如雷达探地检测法使用雷达检测路面存在的缺陷；声波探测法通过发出声波对路面病害进行检测。针对不同病害形式，要根据不同表现采取相应的检测，从而保证检测结果的准确和高效。
3高速公路路面路基病害的预防养护措施
3.1路基早期病害的原因和表现
路基是高速公路重要构成部分，一旦路基出现病害会直接影响到公路的整体质量，造成严重的后果。根据调查，路基早期病害表现有非常多类型，会引发行车的安全事故。首先，路基压实度不够高。这会导致路面沉降和路基发生破坏的连锁反应，特别是纵向压实度不够高，路面会出现纵向裂纹。其次经常存在桥头跳车的情况。桥头跳车的出现原因是，由于地基沉降不均匀，使得桥面和路面连接缝位置有了高度差，当车辆通过此高度差的时候就会出现跳车的情况。最后是水破坏问题。水破坏会使路基发生损坏，导致路基质量下降。在一些路段，由于地理的原因，水的流速非常大，会对路基材料进行冲刷，还有的会出现洪水冲刷路基。
3.2路面早期病害的表现
和路基的问题相比，路面具有更加多样的问题。路面早期的病害包括变形破坏、沉降破坏和松散破坏等问题。这些不同的病害相互间既有不同之处，也有内在的联系。针对变形破坏和沉降破坏，这两种病害的表现特点是一样的，还有的时候沉降破坏会导致变形破坏。松散破坏的原因是施工导致的问题，当车辆碾压后，会发生松散破坏，造成车辙、裂纹等问题。
3.3高速公路预防和养护措施
不管是路基病害还是路面病害，当发生早期病害的时候，要及时开展预防养护措施，从而尽快消除问题，确保高速公路施工质量。进行路面预防养护时，先要翻修破损的路面，进行翻修后使公路能够符合通行的要求。比如某地的部分高速公路，在2016年翻修过一次，增强了整体道路质量。另外还要修补破坏不严重的路面。在某个高速路段，落石砸在了路面上，对部分路段造成了不同程度的损害，采用混凝土修补后，使路面满足了高速公路的设计要求。最后，还要对路面裂缝进行处理。当路面出现裂缝时，要找出裂缝的原因，制定针对裂缝的解决对策。比如，当裂缝宽度在2mm以下时，可以使用灌浆法，使用环氧树脂进行填补。一旦裂缝在10mm以上就要进行开挖，安置钢筋架，把环氧树脂灌注在里面，最后使用混凝土抹平。路基预防养护措施为，先要增强桩基，特别是桥梁部分的桩基，采用有效的桩基施工，避免造成沉降。另外，还要加强路基碾压施工，合理制定碾压次数，进行均匀碾压、多次碾压，保证路基材料密实度符合要求，最终保证高速公路在使用过程中不会发生沉降。
4结语
高速公路在施工中，路基路面是重点和难点部分，在施工刚结束的早期阶段，极易存在很多病害问题，比如裂纹、车辙和沉降等问题。这些病害虽然在一段时间内不能影响到整体高速公路的使用性能，但是会大大降低局部路段的行车安全和质量。所以要运用科学的检测技术，在高速公路施工结束早期及早检测出存在的病害问题，及时找出问题并进行及时的预防养护，保证高速公路施工符合建设要求。
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[3]刘海燕.高速公路路基路面病害检测技术的合理选择[J].科技创新与应用，2013（31）：197
[4]郭豪.高速公路路基路面病害的科学检测及预防养护[J].山西建筑，2015（30）：140-142.
[5]何光兵.高速公路沥青路面预防性养护研究[D].西安：长安大学，2012.
[6]鲍晓军.高速公路路基路面病害科学检测与预防养护研究[D].长沙：长沙理工大学，2008.
Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 2020.01.17 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。 大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络： 15 卷积层：3*3 步长1 4 池化层： 2*2 步长2 解码网络： 15 反卷积层 1*1 4池化层 采用dropout和BN防止过拟合。 Skip branch 4个，1*1卷积和反卷积 每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。 Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到67.41%和80.14% 略。
可以运用PaperPass论文重复率检测软件检测论文重复率。
降低论文重复率的方法：
1、如果你的论文字数足够多，那就删除减掉一些文字。可以将检测出来的相似片段中找出一些可删减的文字（前提是不影响论文的论述），这样可有快速、有效的降低文字重合率。
2、外文翻译成中文，繁体翻页成简体。如果你的外语水平还不够，那就利用翻译软件翻译论文中的英文部分，再用自己的语言组织起来写作，也可以将繁体资料转化成简体。
3、打乱语序稍作修改，如果大段引用某篇文献时又实在不知道该如何修改引用的内容时，将引用的段落中句子的顺序打乱，也会部分降低重合率，最好打乱的过程中稍作修改效果会更好。但是这样的修改不可能将重合的文字全部消除。
方法一：插入空格法
将文章中的所有字与字之间插入空格中，然后将空格字与字之间的距离调整到最小。由于学科行论文查重的依据是基于单词，空格切断了单词，自然跳过了检查系统。
方法二：自己的原创法
自己动手写论文，在写作时，不复制粘贴原文；正确的添加引用。
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通过一些参考文本word在论文中插入文件的形式。
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重写他人论文中的文本，或根据其含义重写，或改变句子结构，改变主语和被动语态，或改变关键词，或通过增加或减少。当然，如果它属于一个经典的句子，或者根据经典的方法引用。
首先，在写论文的过程中，就要严格规范自己，不能大段复制粘贴，只要根据自己对问题的理解，用自己的话表述出来，一般重复率都会比较低。其次，在最后用中国知网查重前，可先用PaperYY、paperdog、PassPaper、PaperCheck等
论文查重方法：首先，通过百度搜索“PaperRight论文查重”然后，通过网站点击进去，注册/登录账户再次，进入个人用户中心点击“提交检测”（提醒下：如果账户没有财富值需要到充值中心进行充值检测。新老用户首次检测可以领取免费8000字论文查重机会）最后，等待检测报告，查看检测结果论文查重方法就这样完成，很简单的
在学术界中，诚实和透明是非常重要的，因此大部分深度学习论文的实验数据都应该是真实可靠的。为了确保数据的真实性，研究人员应该遵循一系列共同约定的实践，比如采用一些常见的数据集，如MNIST、CIFAR、ImageNet等，或者充分公开数据集来源和预处理方法，在论文中详细描述实验步骤和参数设置，并允许其他人重复实验来验证其结果。而这些步骤在学术界中也经常被称为“实验复现”。但是，也存在一些在实验数据上作弊或篡改数据的行为。一些研究人员可能会使用实验结果的最佳情况，而隐藏失败的实验结果，或者通过微调模型或其他方式来优化结果。这种行为是不道德的，也违反了学术界的伦理道德。总的来说，在学术界中，大部分深度学习论文的实验数据都是真实可靠的，但仍需保持警惕，判断这些数据的可靠性需要综合考虑多种因素。
被誉为 深度学习的顶级论文首先，这个来头不小，由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学教授，深度学习三巨头之一，他领导蒙特利尔大学的人工智能实验室（MILA）进行 AI 技术的学术研究。MILA 是世界上最大的人工智能研究中心之一，与谷歌也有着密切的合作。而 Yann LeCun 就自不用提，同为深度学习三巨头之一的他现任 Facebook 人工智能研究院（FAIR）院长、纽约大学教授。作为卷积神经网络之父，他为深度学习的发展和创新作出了重要贡献。至于创办 ICLR 的原因何在，雷锋网尝试从 Bengio 和 LeCun 于 ICLR 第一届官网所发布的公开信推测一二。
活体检测是在一些身份验证场景确定对象真实生理特征的方法，在人脸识别应用中，活体检测能通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，使用人脸关键点定位和人脸追踪等技术，验证用户是否为真实活体本人操作。可有效抵御照片、 换脸 、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。通俗地讲，就是在人脸识别的过程中证明你确实是个“活人”，不是照片、视频或其他神马，证明你是个人，你就是你。活体检测是依于人脸识别的，人脸活体检测系统V2.0，是一款移动端人脸活体检测软件，通过智能手机或Pad摄像头对准活体人脸，通过近红外算法，不需要动作指令组合（动作包含：眨眨眼、张张嘴），即可确认检测物体是否为活体人脸。支持Android、iOS平台，支持接口二次开发，提供Android开发JAR包，iOS平台.a静态库开发包。技术特色：可靠：人脸活体和静态物体的辨识准确率高达98.8%以上；快速：检测时间小于1秒；同一服务器可以开启多个进程活体检测流程:检测定位人脸，持续跟踪，防止人与人或人与照片的切换。持续检测防止中途切换人，直至验证通过。移动端活体检测SDK应用:互联网金融：人脸登录验证，网上支付安全验证等。银行场景：用户远程开户的身份验证等。驾校场景：考生身份认证，路考过程监督等。楼宇场景：门禁系统身份认证以及人脸识别锁等。运营商场景：SIM卡实名认证，移动支付等。防疲劳识别：识别司机疲劳程度，给予预警信息等。社保验证：针对社保远程开户以及认证等。
取出病变组织的一点点，送交有关科室进行仪器分析，准确性极高。没有疼痛感和伤口。
医院有专门检测骨密度的设备，建议去试试....
在骨密度测量中，常用的测量方法包括 X线法、计算机辅助测量法、经皮超声法等。其中 X线法测量方法简单、无创、测量结果可靠准确，但是需要多次测量才能获得准确的骨密度值，且不能用于骨强度计算，只能用于评估骨质疏松的发生。
骨密度测量最常用的方法是什么？
X射线法是最常用的骨密度测量方法，该方法的优点是无创、操作简单、测量结果可靠准确。缺点是测量结果受光照射强度的影响，照射角度难以捕捉，不利于骨密度测定。在临床实践中应用最广泛的方法是 X 射线法。但由于X射线照射强度对光线照射角度变化的敏感性不同，测量方法也不同。正常情况下，当受试者的头部向前伸展60°到70°之间时，可以获得较好的骨密度测量结果。此外，不同的照射角度也会造成骨密度值的偏差。
如何预防骨质疏松？
这应该从儿童和青少年开始，比如注意合理的膳食营养，多吃含钙、磷的食物，在日常饮食中摄入充足的钙和维生素D，可以安全有效地降低骨折风险。对照临床试验表明，同时补充钙和维生素 D 可降低骨折风险。低脂、均衡的饮食，水果和蔬菜提供钙和多种营养。女性产后哺乳期不宜过长，应尽量维持体内钙质，丰富钙质储备。是在以后的生活中预防骨质疏松症的最佳预防方案。
哪些人容易得骨质疏松？
骨质疏松症的高危人群包括有不良习惯的人，如吸烟、饮酒和咖啡成瘾的人群。其次老人、更年期妇女或怀孕或哺乳的妇女。最后患有糖尿病或甲状旁腺功能亢进症的人、肾功能衰竭患者等。这些骨质疏松高危人群需要到正规医院进行骨密度检测，并在医生指导下做好治疗。
一般的检查方法有X光线检查和超声检查，这两种方法检查价格比较便宜，也比较方便，但是测量结果不是非常准确，有一定的偏差。
骨密度全称是骨骼矿物质密度，是骨骼强度的一个重要指标，以克/每立方厘米表示，是一个绝对值。在临床使用骨密度值时由于不同的骨密度检测仪的绝对值不同，通常使用T值判断骨密度是否正常。T值是一个相对值，正常参考值在－1和+1之间。当T值低于－2.5时为不正常。骨密度，是骨质量的一个重要标志，反映骨质疏松程度，预测骨折危险性的重要依据。由于测量方法的日益改进和先进软件的开发，使该方法可用于不同部位，测量精度显著提高。除可诊断骨质疏松症之外，尚可用于临床药效观察和流行病学调查，在预测骨质疏松性骨折方面有显著的优越性。（1）单光子吸收测定法（SPA）：利用骨组织对放射物质的吸收与骨矿含量成正比的原理，以放射性同位素为光源，测定人体四肢骨的骨矿含量。一般选用部位为桡骨和尺骨中远1/3交界处（前臂中下1/3）作为测量点。一般右手为主的人测量左前臂，“左撇子”测量右前臂。该方法在我国应用较多，且设备简单，价格低廉，适合于流行病学普查。该法不能测定髋骨及中轴骨（脊椎骨）的骨密度。（2） 双能X线吸收测定法（DEXA）：通过X射线管球经过一定的装置所获得两种能量、即低能和高能光子峰。此种光子峰穿透身体后，扫描系统将所接受的信号送至计算机进行数据处理，得出骨矿物质含量。该仪器可测量全身任何部位的骨量，精确度高，对人体危害较小，检测一个部位的放射剂量相等于一张胸片1/30，QCT的1%。不存在放射源衰变的问题，目前已在我国各大城市逐渐开展，前景看好。（3） 定量CT（QCT）：近20余年来，计算机机层（CT）已在临床放射学领域得到广泛应用。QCT能精确地选择特定部位的骨测量骨矿密度，能分别评估皮质骨的海绵骨的骨矿密度。临床上骨质疏松引发的骨折常位于脊柱、股骨颈和桡骨远端等富含海绵骨的部位，运用QCT能观测这些部位的骨矿变化，因受试者接受X线量较大，目前仅用于研究工作中。（4） 超声波测定法：由于其无辐射和诊断骨折较敏感而引起人们的广泛关注，利用声波传导速度和振幅衰减能反映骨矿含量多少和骨结构及骨强度的情况，与DEXA相关性良好。该法操作简便、安全无害，价格便宜，所用的仪器为超声骨密度仪。