高原高寒地区环境复杂、昼夜温差大，对铁路建设与运营产生不良影响，容易发生由于钢轨内部伤损引起的断裂事故。研究基于YOLOv5的超声波图像识别技术在青藏铁路钢轨探伤检测中的应用，特别是针对轨头核伤、轨面鱼鳞伤等常见伤损类型进行检测。通过智能钢轨探伤仪采集高寒地段钢轨数据，以YOLOv5方法对数据集进行整理、处理和模型训练，精准识别和定位轨头核伤、轨面鱼鳞伤等损伤。研究表明，基于YOLOv5的模型在识别和定位各类钢轨损伤方面具有很高的准确性和实时性，可以同时进行目标检测和类别分类，并能在保持较高准确度的同时实现快速检测。提供一种新的、更有效的钢轨探伤检测数据分析方法，有助于提高铁路安全和运营效率。

高原高寒地区环境复杂、昼夜温差大，对铁路建设与运营产生不良影响，容易发生由于钢轨内部伤损引起的断裂事故。研究基于YOLOv5的超声波图像识别技术在青藏铁路钢轨探伤检测中的应用，特别是针对轨头核伤、轨面鱼鳞伤等常见伤损类型进行检测。通过智能钢轨探伤仪采集高寒地段钢轨数据，以YOLOv5方法对数据集进行整理、处理和模型训练，精准识别和定位轨头核伤、轨面鱼鳞伤等损伤。研究表明，基于YOLOv5的模型在识别和定位各类钢轨损伤方面具有很高的准确性和实时性，可以同时进行目标检测和类别分类，并能在保持较高准确度的同时实现快速检测。提供一种新的、更有效的钢轨探伤检测数据分析方法，有助于提高铁路安全和运营效率。

高原高寒地区环境复杂、昼夜温差大，对铁路建设与运营产生不良影响，容易发生由于钢轨内部伤损引起的断裂事故。研究基于YOLOv5的超声波图像识别技术在青藏铁路钢轨探伤检测中的应用，特别是针对轨头核伤、轨面鱼鳞伤等常见伤损类型进行检测。通过智能钢轨探伤仪采集高寒地段钢轨数据，以YOLOv5方法对数据集进行整理、处理和模型训练，精准识别和定位轨头核伤、轨面鱼鳞伤等损伤。研究表明，基于YOLOv5的模型在识别和定位各类钢轨损伤方面具有很高的准确性和实时性，可以同时进行目标检测和类别分类，并能在保持较高准确度的同时实现快速检测。提供一种新的、更有效的钢轨探伤检测数据分析方法，有助于提高铁路安全和运营效率。

祁连山冻土资源广泛发育,冻土类型受地貌、地下水、岩性、地表植被等条件的影响复杂多变。近年来,在全球气候趋于变暖和人类活动的综合影响下,祁连山冻土资源面临着稳定性降低,多样性遭受破坏等问题,由此导致植被面积减退、水土流失加剧等。因此,保护祁连山地区冻土资源,建立长期动态监测体系迫在眉睫。本文利用以往钻孔测温及热红外遥感影像资料,对祁连山木里矿区冻土资源的特征、类型、分布、生态环境效应,以及人类活动对其产生的影响进行了探讨,以期对祁连山地区冻土资源保护提供参考资料。

祁连山冻土资源广泛发育,冻土类型受地貌、地下水、岩性、地表植被等条件的影响复杂多变。近年来,在全球气候趋于变暖和人类活动的综合影响下,祁连山冻土资源面临着稳定性降低,多样性遭受破坏等问题,由此导致植被面积减退、水土流失加剧等。因此,保护祁连山地区冻土资源,建立长期动态监测体系迫在眉睫。本文利用以往钻孔测温及热红外遥感影像资料,对祁连山木里矿区冻土资源的特征、类型、分布、生态环境效应,以及人类活动对其产生的影响进行了探讨,以期对祁连山地区冻土资源保护提供参考资料。

祁连山冻土资源广泛发育,冻土类型受地貌、地下水、岩性、地表植被等条件的影响复杂多变。近年来,在全球气候趋于变暖和人类活动的综合影响下,祁连山冻土资源面临着稳定性降低,多样性遭受破坏等问题,由此导致植被面积减退、水土流失加剧等。因此,保护祁连山地区冻土资源,建立长期动态监测体系迫在眉睫。本文利用以往钻孔测温及热红外遥感影像资料,对祁连山木里矿区冻土资源的特征、类型、分布、生态环境效应,以及人类活动对其产生的影响进行了探讨,以期对祁连山地区冻土资源保护提供参考资料。