原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
简单的可以选方法学的比对，两种测定方法的比对，两种设备的比对都可以的。少复杂一些的就是疾病中某一（或某些）测定物质的调查。复杂的就是研究了，学生肯定做不来的，一般需一些经费。
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医学检验?是关于人的还是动物的?
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这是一些答案参考，希望可以帮到你
单从学术角度来说，论文写的代码不会是查重，里面包含了字母和公式的代码。有些论文查重系统写论文就认不出来了，当然也有学校要求查重。那么当我们知道论文代码时，是否会查重，还是要结合实际情况来进行判断。
原码不会是查重的原因是原码重复率低。其实我们也可以在写作的过程中把别人的代码改成一些基本的内容。只要把代码加起来，然后使用自己的原格式写，那么可以有效降低重复率的，这样对于整个论文的影响也不会很大。代码会不会是查重这个问题真的需要从多方面详细分析，才能更好的帮助你了解更多关于论文查重的知识。
避免论文的高重复率，写代码的时候，千万不要抄袭别人的相同代码，只要内容相同，就会判断查重率更高。同学们在写毕业论文的时候，可以考虑这些基本情况，比如论文代码的编写过程中需要注意哪些事项。代码的格式应该是正确的，只是需要按照一定的规则编写。为什么论文要进行查重？
结合以上情况，我们也可以在搞清楚论文代码的时候，搞清楚我们是否会进行查重。不仅要用正确的格式写代码，而且不要抄袭别人的内容。内容相似肯定会导致论文重复率高，有的学校对于代码也有查重要求，所以我们要考虑到学校的实际要求，才知道怎样去操作。
查重的意思：全称为论文查重，是把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。简而言之，就是检测抄袭率，看你论文的原创度，是不是抄袭的论文。无论是毕业论文还是职称论文，只有通过论文查重才能算是一篇合格的论文，所以说，论文查重是学术论文的重要组成部分。通常情况下，论文查重率合格标准为5%~30以内算做合格，通常在20%以内。查重的重点内容：一篇完整的论文由封面、摘要、目录、原创声明、正文、参考文献、致谢等等组成。在论文查重中，目录、原创声明、参考文献、脚注、图片等不在查重范围内。所以在提交论文查重前，先把这些部分内容删除。查重结果的重要指标是“文字复制比”。这个指标直观反映了论文“抄袭”部分所占整篇论文的比例，是衡量论文质量的重要指标，如果这个比例越高，所以抄袭剽窃的部分也就越多。答：查重一般说的就是论文查重，也就是把你自己的文章内容放到论文查重系统里去进行对比，与系统数据库中的内容去进行对比，最终得出相似程度，这就是查重。查重的主要目的也是为了抑制学术不端行为的出现，鼓励大家进行原创。问：代码查重是只查论文中的还是你所做的程序（不在论文中）也会查答：随着打击学术不端行为的加大。随着各种论文查重系统的不断升级，论文的查重检测越来越严格。很多人可能会问:论文中的代码查重吗？下面介绍一下这个内容。1、 论文中的代码是否再次检测？1.代码实际上属于论文查重的范畴之一，但如果是word版本，使用WPS公式编辑器，则不会被查重；如果提交PDF版本，代码部分将被查重。2.另外，有些学科的代码是一样的，也会被查重。毕竟代码属于论文的正文部分，查重是必须的。重复次数超过控制范围后，也会被标记为红色，影响论文的查重率。3.知网近年来更新非常快。在最新版本的知网查重系统中，新增了源代码库，内容非常完整，可以支持等源代码的检测和比较。论文中代码如何降重？1.对于论文中查重率较高的部分代码，建议大家将其转换成图片，简单的操作就是将原始内容截图，重新插入论文。2.除了转换成图片，还可以适当删除查重率高的代码，或者以其他形式表达，但要注意代码的书写是否正确。3.如果引用的代码查重率偏高，很可能是引用部分设置的格式错误造成的，需要调整格式。4.代码的原创性也很重要，所以要尽量独立编写代码；对于一些重复率高的代码，应该尽量少用。答：只查重论文中的文字,不包括图片、参考文献等。答：论文查重，查询的是内容！还有参考文献等！小编问：查重是什么意思 查重介绍答：1、论文查重，把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。2、论文检测服务也可以称为论文查重，一种为了应对论文（包括学位论文、学术论文、发表论文、职称论文以及科研成果和学生作文）的学术不端行为（包括抄袭、剽窃、伪造、篡改、不当署名、一稿多投等行为）而推出的计算机软件检测系统。
河南大学院校代码是10475。河南大学（Henan University），创办于1912年，河南省人民政府与中华人民共和国教育部“省部共建高校”，国家“世界一流学科建设高校”，入选国家“111计划”。
截至2020年5月，河南大学有开封明伦校区、金明校区和郑州龙子湖校区三个校区，总占地面积5500余亩，建筑面积147万平方米；有98个本科专业，43个硕士学位授权一级学科，24种硕士专业学位授权类别，20个博士学位授权一级学科。
扩展资料
师资力量：截至2020年5月，学校有教职工4400多人，其中拥有博士学位的1400人，专职院士5人，兼职院士13人，享受国务院政府特殊津贴专家43人，长江学者、国家杰青、“万人计划”等领军人才42人。教育部本科教学专业指导委员会委员14人、
“973”首席科学家2人，长江学者特聘专家3人，国家杰出青年科学基金获得者3人，“省级优秀专家34人，各级特聘教授62人，博士生、硕士生导师1246人；国家级教学名师2人，省级教学名师14人；国家级教学团队3个，省级教学团队13个。
参考资料来源：百度百科-河南大学
河南大学代码为10475，河南大学是国家“双一流”建设高校、省部共建高校。创立于1912年，始名河南留学欧美预备学校，始建于中国科举考试终结地——河南贡院旧址，1903、1904年最后两场全国会试在这里举行，上千年的科举制度在这里划上句号。
后历经中州大学、国立第五中山大学、省立河南大学等阶段，1942年改为国立河南大学，成为拥有文、理、工、农、医、法等6大学院的综合性大学，是当时学术实力雄厚、享誉国内外的国立大学之一。
河南大学学科建设情况。
河南大学拥有棉花生物学国家重点实验室、省部共建作物逆境适应与改良国家重点实验室、纳米杂化材料应用技术国家地方联合工程研究中心、高效显示与照明技术国家地方联合工程研究中心、抗体药物开发技术国家地方联合工程实验室、国家食用菌加工技术研发专业中心等6个国家重点科研平台；
黄河文明省部共建协同创新中心、黄河文明与可持续发展研究中心等2个国家重点社科研究平台，特种功能材料教育部重点实验室等教育部重点科研平台4个。还建有国家教育部体育艺术师资培训培养基地、国家体育总局社会科学研究基地、国家大学生文化素质教育基地、国家中华优秀文化艺术传承基地等国家级教育、研究、培训基地。
以上内容参考 百度百科——河南大学
以上内容参考 河南大学——学校简介
会。在TB就能检测的知网检测，就是用一定的算法将你的论文和知网数据库中已收录的论文进行对比，从而得出你论文中哪些部分涉嫌抄袭。目前的对比库有：中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源2013年知网升级为系统后，检测能力更加强大了……基本上只要你是抄的，都能被检测出来。当然一篇论文就算完全是自己写的，也可能会被查出来。一句话，只要在你之前别人写论文时说过类似的，就可能会被认为重复。例如“高举社会主义的伟大旗帜”这句话，肯定会重复，因为之前有无数人用过了。文天下论文自助检测系统不错，知网、万方、维普、paperpass、paperrater都可以检测，和官网是一样的，还可以验证的，初次注册还可以免费检测另外还有知网分解检测，专门检测专科，本科论文，硕士论文分解也能测。
一般如果导师没有提出该要求，或者论文指导手册上没有写明，就不会有些要求。
运用沙方*路得实际公里
路基施工要点关键词：30cm混渣+20cm碎石+4层20cm灰土本人有幸于三月中旬到六月上旬间在天津市塘沽区的天津大道项目实习，以实习期间对天津大道项目路基工程的了解和认识为素材，并按照工程施工的顺序分析路基施工中的要点编纂论文。一、天津地区气象水文及地质情况天津位于北半球暖温带，中纬度亚欧大陆东岸，四季分明，介于大陆性欲海洋性气候的过渡带上，属于半湿润季风气候。春季干燥多风，冷暖多变；夏季温高湿重，雨热共济；秋季天高云淡，风和日丽；冬季寒冷干燥，雨雪稀少。年平均气温1～12℃，七月平均气温℃，一月平均气温-5℃，极端最低气温-21℃，极端最高气温℃。年平均降雨,一日最大暴雨量，最大积雪深度29mm。春秋两季降雨量分别占全年的10%和14%；夏季6月中旬～9月中旬为雨季（汛期），平均雨日34天左右，占全年降水量的73%以上；冬季与血量占全年的1%～3%.天津地区位于海河流域下游，海河水系是华北地区最大水系，本工程自北向南，横贯扇面中央，共永定河、中亭河，子牙河等3条一级河道，龙河、中泓故道、南运河等3条二级河道，并且沿线灌溉、排水渠道密布，基本形成排灌水网系。二、天津大道工程概况天津大道连接天津市中心城区小白楼商务区与滨海新区于家堡、响罗湾商务区，为城市快速路，西起外环线津沽立交，东至中央大道，双向八车道，设计行车速度80km/h。三、材料要求（一） 路基填土1、路基填料宜优先选用级配良好的砾类土、砂类土作为填料，泥炭、淤泥冻土、强膨胀土、有机质土及易溶盐超过允许含量的土等，不得直接用于填筑路基。2、本工程位于冰冻地区，严禁采用未经处理的粉质土直接填筑路基。当采用其他细土时，路基填料CBR应满足要求。此外，液限大于50%，塑性指数大于26的细粒土不得直接作为路基填料。3、禁止使用沼泽土、泥炭及淤泥、含有树根、树桩、易腐朽物质或有机质含量大于5%，氯盐含量大于3%，碳酸盐含量大于的土。4、中央分隔带及绿化带填土按绿化回填要求进行填筑。5、细粒土尽可能粉碎，粒径不得大于15mm。（二） 碎石1、碎石中不含植物残体、垃圾等杂物。2、最大粒径应小于30mm，要求其压碎值不超过30%、强度不小于15MP（未筛分碎石）。3、 碎石的颗粒组成应符合JTJ034-2000中第中2#级配要求，为方便施工，宜采用10～30mm的粗集料，5～10mm的中集料，0～5mm的石屑细集料三种粒料配合。3、池塘路基处理碎石垫层用碎石强度不小于15MP（未筛分碎石），最大粒径应小于150mm，通过20mm筛孔的选料不得超过总量的30%，通过筛孔的选料不超过总量的10%。（三） 钢塑双向土工格栅1、钢塑双向土工格栅应采用凸结点形式，以保证连接牢靠，其性能要求如下：纵向抗拉强度：≥80KN 横向抗拉强度：≥80KN伸缩率：≤3% 结点剥离力：≥350N2、同时为尽量减少搭接程数量，钢塑双向土工格栅幅宽不宜小于4m。(四) 石灰 1、石灰应采用消石灰或生石灰粉；消石灰中不得有未消解的生石灰颗粒，石灰等级应在三级以上。2、 如采用生石灰，钙质生石灰中有效氧化钙氧化镁的含量应大于70%；如采用消石灰，钙质消石灰中有效氧化钙氧化镁的含量应大于50%。 3、石灰剂量=石灰质量/干土质量，生石灰块应在使用前7～10天充分消解。消解的生石灰应保持一定的湿度，不得产生扬尘，也不得过湿成团。消石灰宜过孔10mm的筛，并尽快使用。（五） 水泥 1、 水泥应符合国家技术标准的要求，宜采用的普通硅酸盐水泥、矿渣硅酸盐水泥或火山灰质硅酸盐水泥。 （六） 土壤固化剂 1、土壤固化剂采用液粉土壤固化剂路邦EN-1(浓缩液)，固化剂浓缩液掺入剂量为,或根据实验确定。 2、土壤固化剂的技术性能指标应符合现行行业标准《土壤固化剂》CJ/T3073的规定，溶液的固体含量不得大于3%，不得有沉淀或絮状现象。（七） 水应采用饮用水或PH大于或等于6的水。四、施工程序（一）路基表层整体处理方案由于本工程均处于稻、苇地等潮湿地段，路基填筑前应清除地表草皮、树根、腐殖土、垃圾、杂物等，路基清表30cm后大致找平并进行碾压，压实度应符合设计（90%）要求，如达不到压实度要求，可采用5%戗灰处理；如戗灰0～50cm仍达不到压实度要求，需换填50cm碎石垫层，以加快工程进度。路基填筑高度小于路面和路床总厚度时，应将地基表层土进行超挖并分层回填压实，处理深度不应小于路床底面。工程所处区域为平原地貌，土质为粘土或粉质粘土，地下水丰富，土质含水量较高，全线路基处于潮湿、中湿状态，因此需要对路基表层按实际情况分别进行处理方可进行路基填筑。 1、填土高度大于2m的路段（路床最低点距清表后地表距离）：地表整平后晾晒，对露出地下水的路段应设置临时排水沟，排除地表积水，经推土机排压后填筑30cm混渣，经12t以上压路机碾压3～4遍后通铺双向土工格栅，土工格栅反包其上灰土层（20cm厚，5%戗灰）2m，继续分层填筑分层压实灰土（5%戗灰，如达不到相应层位压实度及强度要求，增加灰量至8%）至路床顶以下80cm，对无法承受12t以上压路机地段应增加混渣厚度,各层压实度及强度满足设计说明的要求。2、 填土高度大于、小于2m的路段（路床最低点距清表后地表距离）：地表整平后晾晒，对露出地下水的路段应设置临时排水沟，排除地表积水，经推土机排压后填筑40cm混渣，经18t以上压路机碾压3～4遍后通铺双向土工格栅，土工格栅反包其上灰土层（20cm厚，5%戗灰）2m，继续分层填筑分层压实灰土（5%戗灰，如达不到相应层位压实度及强度要求，增加灰量至8%）至路床顶以下80cm，对无法承受18t以上压路机地段应增加混渣厚度,各层压实度及强度满足设计说明的要求。3、填土高度小于的路段（路床最低点距清表后地表距离）：地表应继续下挖至距路床顶的高度，排除地表积水后晾晒，经推土机排压后填筑30cm混渣，经18t以上压路机碾压2～3遍后继续填筑20cm的碎石，在混渣和碎石之间通铺双向土工格栅，土工格栅反包其上碎石2m，碎石经18t压路机碾压3～4遍后用平地机刮平碎石层准备填筑灰土。（二）混渣填筑1、混渣填筑厚度较大时应分层填筑分层压实，每层以20～25cm为宜2、混渣填筑时应严格控制含水量，对于含水量较大的应进行适当的晾晒方可以进行碾压。而且应避免使用含土量过大的混渣，如果有含土量较大的材料进场，应先进行堆备，待其他含土量较少的混渣进场时掺拌后填入路基中。3、混渣的强度应保证不小于15MP，最大粒径应保证小于150mm，通过20mm筛孔的选料不得超过总量的30%，其通过的不超过总量的10%，大粒径渣石应填筑在下部，小粒径渣石填筑在上层，保证混渣顶的平整度(误差不超过2cm)空隙较大时应扫入石渣(未筛分)，或石屑填充，上部可填筑渣石或石屑。4、雨天时注意对基槽进行排水，杜绝在含水量过大的情况下对混渣进行碾压。5 、为避免地基产生过分扰动造成地基基底无法压实，压路机在碾压过程中严禁使用震动碾压。但与此同时为保证填料的密实性，在碾压过程中横向接头要重叠50cm进行碾压，做到无漏压，保证碾压均匀，且严格控制碾压遍数为四遍。碎石填料与混渣碾压要求相同。 （三）碎石填筑1、由于碎石填筑厚度仅为20cm，应严格控制混渣顶面高程，杜绝混渣侵入碎石填筑范围，减少碎石填筑厚度。2、碎石填料粒径应控制在5cm以内，其通过的总量不超过总量的10%，且级配良好，无杂物。3、使用碎石强度不小于15MP（未筛分碎石）。4、大粒径碎石应填筑在下部，小粒径碎石填筑在上层，保证碎石顶的平整度(误差不超过2cm)。(四)钢塑双向土工格栅的铺设1、土工格栅存放及铺设直接接触的填料中严禁含强酸性、强碱性物质、2、一般路段土工格栅的铺设应垂直于路堤轴线方向，桥头路基处理段土工格栅应顺路堤轴线方向铺设。3、土工格栅之间的连接应使用尼龙卡扣呈梅花型绑扎牢固，搭接长度不小于30cm，间距不得大于3各空格。4、土工格栅铺设完成后应及时填筑调料，避免受阳光长时间暴晒，铺设与填料填筑时间间隔应不超过48小时。5、施工中应采取措施避免是土工格栅受损，出现破损及时修补或更换。6、土工格栅下乘层应平整，铺设时应拉直、平顺、绷紧，紧贴下承层，不得扭曲褶皱。7、土工格栅上的第一层填料应采用轻型机械摊平和碾压，一切车辆及施工机械只允许沿路堤轴向方向行驶。8、铺设土工格栅时，应在路堤每边各预留不小于2m的长度，回折覆裹在已压实的填筑层面上，折回外露部分应用土覆盖。9、混渣层大致平整密实，大块石头尽量压到下层土中或者人工捡走，避免石块咯烂土工格栅。10、平地机在整平碎石时，下刀要注意掌握力度，发现土工格栅立即收刀，整平时现场必须有人紧盯，发现问题人工及时处理。（五）路基施工填土要求1、一般路基段填土处理（1）路基必须分层填筑分层碾压。每层最大压实厚度不宜超过20cm（当压实机械可以保证压实度并经现场试验、检测合格后可适当加大压实厚度），路床顶面最后一层压实厚度为20cm（遇特殊情况不满足设计要求是，最小压实厚度不得小于10cm）。 （2）含水量应控制在压实最佳含水量±2%之内。（3）路基填筑宽度每侧应宽出填筑层设计宽度30cm，压实宽度不小于设计宽度，最后销坡。（4）路基表面应具有2%～4%的向外横坡，防止积水。为避免路基边坡被雨水冲刷，路基填筑过程中要求在路基下坡脚外两米处设置临时排水埝和排水设施。（5）征地边线外两侧各10m范围内禁止集中取土。（6）路基填筑范围内严禁作为施工便道使用。（7）路基填筑应均匀密实，路床顶面横坡于路拱横坡一致。（8）路基填土压实度、填料最小强度及最大粒径不小于表1要求。 路基压实度、填料最小强度及最大粒径 表1项目分类 压实度（%）（重型压实标准） 填料最大粒径（cm） 填料最小强度（CBR）%路堤 上路床（0～30cm） ≥96 10 8 下路床（30～80cm） ≥96 10 5 上路堤（80～150cm） ≥94 15 4 下路堤（＞150cm） ≥93 15 3零填及路堑路床（0～30cm） ≥96 10 8注：表中所列压实度系按《公路土工试验规程》（JTJ051）重型击实实验法求得的最大干密度计算所得。（9）路基填土高度路基最小填土高度须保证不因地下水、地表水、毛细水及冻胀作用而影响稳定性。本工程为城市道路，路基设计最小填土高度应大于路床处于潮湿或中湿状态的临界高度。根据沿线各钻孔（钻探时间为6月份最不利季节）揭示的地下水位以及Ⅱ4区路基处于潮湿、中湿状态的临界高度计算的路基最小填土高度见表2。 处于中湿、潮湿状态时的最小填土高度 表2名称 孔位 ZK48 ZK49 ZK50 ZK51孔口标高 静止水位埋深（m） 水位标高（m） 中湿状态路基设计标高（m） 中湿填土高度（m） 潮湿状态路基设计标高（m） 潮湿填土高度（m） 、特殊路基段处理（1）桥头引路段桥头引路路基填方路段处于中湿状态，应对现状地坪清表整平后，回填路基土，然后在距路床顶面以下40cm以下做20cm土壤固化剂固化石灰土（5%石灰）+20cm土壤固化剂水泥石灰土（2%水泥+3%石灰），保证土基不出现软弹现象。 （2）池塘段路基处理 ○1路线在穿越大面积池塘及大型沟渠处应打坝、抽水、清淤、整平后分层填筑分层压实混渣（每层以20cm～30cm为宜）至距路床顶以下100cm处，通铺钢塑双向土工格栅后填筑20cm碎石，碎石之上分层填筑灰土。池塘、大型沟渠等边坡应开蹬成台阶状，蹬高，两步为一蹬，蹬宽≥，开蹬处铺设≥宽的钢塑双向土工格栅。 ○2路线经大面积池塘时，应将各池塘间堤埝铲平后再进行填筑混渣垫层、铺设土工格栅等工作，以确保路基整体性。（3）桥头路基处理 ○1桥头两侧地基处理根据地质条件、填土高度和施工周期，采用加固土桩（水泥搅拌桩）+石灰土（8%）的处理方式，加固土桩采用梅花形布置。加固土桩横向布置范围放坡一侧应超出引路坡脚以外至少。○2成桩后应凿出桩头50cm，桩顶先铺30cm碎石垫层，然后铺土工格栅，最后再铺30cm碎石垫层 。○3桥头处理范围控制在50m，根据处理前后恭候沉降差的情况，靠近桥头50m范围内（除台背回填）路堤填料采用8%石灰土，所填填料应分层碾压夯实，压实度要求达到重型90%。桥台后背回填采用14%石灰土分层碾压夯实。（六）灰土填筑 施工时按照“四区段”和“八流程”进行。“四区段”即：“上土摊铺区、翻晒拌合区、整平碾压去、报验养生区”，“八流程”即：“上土、摊铺、翻晒、布灰、拌合、整平、碾压、养生”。具体施工工艺如下： 1、试验标定在上土之前应取现场土样测定土的天然含水量及液塑限并进行标准击实试验确定最佳含水量和最大干密度。2、测量放样测量组准确放出道路中心线。3、路堤填筑时在取土场用挖掘机和装载机将土装入自卸汽车，运到填土路基处。根据路基宽度、自卸汽车方量及松铺厚度，用白灰洒线打网格，确定每车土的卸土位置，以保证填土厚度。4、素土摊铺粗平后，首先应根据虚铺系数追踪测定高程，在考虑虚铺系数的情况下若高程达不到设计值应及时采取措施补救，待满足要求后用铧犁和旋耕犁进行翻晒和粉碎。在上灰前，检查土的含水量，当接近最佳含水量时及时上灰。5、 摊铺石灰：素土整平稳压后，按眼路线走向5×10m打好方格，根据配比将每格需要的石灰量人工摊铺均匀。上灰时应保证灰土中无杂质、无未消解的灰块。6、 路拌机拌合：石灰摊铺完成后，均需用路拌机拌合，拌合遍数2遍以上，要用专人在路拌机后面随时检查拌合深度，拌合深度以打入路床顶以下5～10mm为宜，确保无素土夹层，保证拌合均匀色泽一致，没有灰花团和花条，检测混合料的含水量和灰剂量，含水量控制在最佳含水量1～2个百分点，灰剂量符合规范要求。7、 整平和碾压：用平地机、水准仪跟踪控制高程。当高程、横坡达到规范要求时，先用振动压路机稳压一遍，再用振动压路机振压两遍，然后用18～21t压路机进行碾压三遍，由路肩向路中心碾压，碾压时轮迹重叠1/2轮宽，路肩处应多压2～3遍。严禁压路机在已完成的或正在碾压的路段上急调头或急刹车，以保证石灰土的表面不被破坏。若在碾压过程中出现“弹簧”现象，应采用挖除、重新换填或掺石灰或水泥等措施进行处理。在压路机碾压结束之前用平地机再终平一次，使其纵向顺适，路拱符合设计要求。终平应仔细进行，必须将局部高出部分刮除并扫除路外，对局部低洼之处不再进行找补，可待铺筑下层时处理。8、 试验检测：一段路基完成后，试验人员及时进行路面外形、压实度、灰剂量等的试验检测，自检合格后报请监理工程师验收，验收合格后进行下层施工。外形管理的测量频率和质量标准项次 规定值 检查方法和频率纵段高程（mm） +5～-20 每20延米1处厚度（mm） -10～-25 每1500～2000 m26个点宽度 不小于设计值 每40延米1处平整度（mm） 15 3m直尺，每200延米2处，每处连续10尺横坡（%） + 每100延米3处
运用方法：1、选定合适的仪器，确定各仪器材料使用状态正常，确定量沙数量够用；2、向灌沙桶装沙至桶顶15mm左右，称取桶内沙的质量(M1),准确至1g；3、打开开关让沙自由流出，并使流出沙的体积与试坑内体积或标定罐容积相当；4、轻轻将灌沙桶移至玻璃板上，打开开关让沙流出，直至沙不再流出时关闭开关；5、收集称量留在玻璃板上的沙或桶内余沙，准确至1g，玻璃板上的沙就是圆锥体的沙（M2）；6、重复测量三次取平均值；7、用水测定标定罐容积V，准确至1mL；8、在储沙桶内装入M1的沙，打开开关使沙自由流入标定罐至不在流出时关闭开关，去下灌沙桶称取桶内余沙质量M3；9、量沙的单位质量：p1=(M1-M2-M3)/V；10、在实验地段选一平地清扫，将基板置上，当表面比较粗糙时，将盛有M5量沙的灌沙桶放在基板中间的圆孔上，让沙流出至停止时，称量桶内沙M6；11、将基板放回清扫干净的表面（原处）上，沿基板中孔凿洞（洞的直径与灌沙桶一致），在凿洞过程中将凿松的材料取出装入塑料袋中（保持水分），试洞深度等于测定层厚度，不得混入下层材料，称取每次取出的松动材料的质量，将全部取出材料质量总和M8记下；12、从挖出的全部材料中取出有代表性的去测其含水率W，对于粗粒土、水泥、石灰、粉煤灰等无机结合料稳定材料宜将取出的全部材料烘干，且不少于2000g，记为M9；13、将基板放在试坑上，将M1沙的储沙桶下口对准基板中孔打开开关，让沙流入试坑内，停止时取走灌沙桶称取余沙M4；14、在试洞挖好后将灌沙桶直接放在试坑上，中间不放基板，打开开关让沙流入试坑，停止时关闭开关，称取灌沙桶余沙M4；15、试坑体积装沙质量：a灌沙时放有基板M10=M1-M4-(M5-M6) b灌沙时不放基板M10=M1-M2-M4试坑材料密度p=(M8/M10)Xp1试坑材料干密度p2=p/（1+）试坑材料为水泥等无机结合料时干密度p2=(M9/M10)Xp1试材压实度K=（p2/P7）X100。灌砂法是目前很多工程现场测定压实度的主要方法，表面看上去简单，但实际操作时常常不好掌握，容易引起较大误差，经常引发质量检测、监督部门与施工单位之间争议。故而需要足够的操作水平。本试验适用于现场测定细粒土、砂类土、和砾类土的密度。试样最大粒径一般在5mm-60mm之间。测定密度层的厚度为150mm—200mm。（标准方法，但不适用于填石路堤等有大孔洞或大孔隙材料的压实度检测）基本原理是利用粒径～或～清洁干净的均匀砂，从一定高度自由下落到试洞内，按其单位重不变的原理来测量试洞的容积（即用标准砂来置换试洞中的集料），并结合集料的含水量来推算出试样的实测干密度。