版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、邊坡失穩(wěn)滑塌是我國(guó)常見(jiàn)的地質(zhì)災(zāi)害。滑坡一旦發(fā)生,往往會(huì)帶來(lái)重大的生命財(cái)產(chǎn)損失,而成功降低滑坡災(zāi)害的關(guān)鍵和前提在于研究方便實(shí)用的動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法。但現(xiàn)有的檢測(cè)方法如GPS檢測(cè)法、激光三維成像法、人工現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)法、傳感器法等都在不同程度上存在儀器昂貴、專(zhuān)業(yè)化程度高、檢測(cè)成本高、內(nèi)業(yè)工作量大等缺點(diǎn)。
本文研究基于位移陣的邊坡單目識(shí)別方法對(duì)邊坡位移進(jìn)行檢測(cè),充分利用單臺(tái)攝像機(jī)成像和數(shù)字圖像分析技術(shù)的優(yōu)勢(shì)以尋求一種新的邊坡檢測(cè)方法。首先,它是
2、一種非接觸式、不受量程限制的檢測(cè)方法,不傷及被測(cè)物,同時(shí)還能降低工作人員的危險(xiǎn)。其次,它采集數(shù)據(jù)速度快、精度高、信息容量大、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可靠、可重復(fù)使用。再次,可多點(diǎn)同時(shí)測(cè)量,動(dòng)態(tài)反映邊坡變形全貌。最后,單目檢測(cè)成本低、工程實(shí)施應(yīng)用方便、可不需要后期維護(hù)。
基于位移陣的邊坡單目識(shí)別方法以單臺(tái)攝像機(jī)的成像信息重構(gòu)目標(biāo)的空間坐標(biāo),需要人工設(shè)置由標(biāo)識(shí)體構(gòu)建的位移場(chǎng),采用圖像處理和識(shí)別技術(shù)獲取位移場(chǎng)中標(biāo)識(shí)體的參數(shù),其核心是標(biāo)識(shí)體陣列空間坐
3、標(biāo)的獲取,一般先對(duì)標(biāo)識(shí)體進(jìn)行識(shí)別,得到標(biāo)識(shí)體的平面投影參數(shù),然后以三維重構(gòu)方法和相關(guān)知識(shí)計(jì)算對(duì)應(yīng)的空間參數(shù),得到標(biāo)識(shí)體陣列的空間數(shù)據(jù)。圍繞這條思路本文主要就以下幾個(gè)方面開(kāi)展了研究工作:
?、倩谔卣鳈z測(cè)的邊坡位移場(chǎng)設(shè)計(jì)
邊坡位移場(chǎng)的設(shè)計(jì)包括邊坡位移標(biāo)識(shí)體的大小、形狀、顏色、材質(zhì)等設(shè)計(jì),位移場(chǎng)中標(biāo)識(shí)體的布設(shè)形式的設(shè)計(jì),觀測(cè)場(chǎng)的合理選取以及坐標(biāo)系統(tǒng)的建立。考慮標(biāo)識(shí)體的有效識(shí)別、標(biāo)識(shí)體特征參數(shù)的有效檢測(cè)以及標(biāo)識(shí)深度信息的恢復(fù)
4、,本文以紅色圓形標(biāo)識(shí)體作為觀測(cè)標(biāo)識(shí),以M×N陣列的形式布設(shè)于邊坡表面構(gòu)建位移場(chǎng);另外在邊坡表面不易變化的地方布設(shè)兩個(gè)同樣大小的紅色圓形標(biāo)識(shí)體作為定位標(biāo)識(shí),用于坐標(biāo)系的自動(dòng)建立,構(gòu)建解算模型并提供解算參數(shù)。
?、诨陬伾托螤畹臉?biāo)識(shí)體有效識(shí)別以及標(biāo)識(shí)體特征參數(shù)的檢測(cè)
在標(biāo)識(shí)體的有效識(shí)別方面,本文設(shè)計(jì)基于顏色和標(biāo)識(shí)體形狀的二次識(shí)別模型對(duì)標(biāo)識(shí)體進(jìn)行有效識(shí)別,首先利用RGB顏色空間和HSI顏色空間的變換關(guān)系以及紅色在HSI顏色
5、模型中的分布規(guī)律,在H域內(nèi)對(duì)圖像進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)標(biāo)識(shí)體的初次識(shí)別;然后對(duì)所得到的圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波降低關(guān)照等因素的影響,進(jìn)而運(yùn)用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè);最后采用混合圓/橢圓檢測(cè)算法進(jìn)行標(biāo)識(shí)體的形狀識(shí)別,完成標(biāo)識(shí)體的二次識(shí)別。
在標(biāo)識(shí)體特征參數(shù)的檢測(cè)方面,本文設(shè)計(jì)內(nèi)旋掃描法,檢測(cè)標(biāo)識(shí)的特征參數(shù)(面積和質(zhì)心坐標(biāo)),開(kāi)發(fā)一種外旋掃描法對(duì)發(fā)生旋轉(zhuǎn)或破裂情況的標(biāo)識(shí)完成特征參數(shù)檢測(cè)。
?、廴S解算算法的設(shè)計(jì)
本文利用針孔
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 邊坡位移圖像識(shí)別算法研究.pdf
- 邊坡位移圖像識(shí)別算法研究(1)
- 基于單目攝像頭的手勢(shì)識(shí)別方法研究.pdf
- 基于圖像識(shí)別的邊坡表面位移檢測(cè)方法研究.pdf
- 基于單目視覺(jué)的邊坡位移監(jiān)測(cè)研究.pdf
- 基于粒子群算法的邊坡位移預(yù)測(cè)研究.pdf
- 基于線(xiàn)陣CCD的車(chē)型識(shí)別方法研究.pdf
- 基于圖像處理的邊坡位移檢測(cè)方法研究.pdf
- 基于單目攝像頭三維估計(jì)的車(chē)型識(shí)別方法研究.pdf
- 基于位移分析的邊坡變形特征研究.pdf
- 基于免疫算法的系統(tǒng)識(shí)別方法研究.pdf
- 基于ICA與Gabor算法的人臉識(shí)別方法研究.pdf
- 邊坡變形預(yù)測(cè)與位移速率預(yù)警閾值方法研究.pdf
- 基坑邊坡水平位移觀測(cè)方法分析
- 基于HMM的磁柵位移測(cè)量系統(tǒng)狀態(tài)識(shí)別方法研究.pdf
- 基于OCR技術(shù)的化驗(yàn)單識(shí)別方法研究.pdf
- 基于Boosting算法的人臉識(shí)別方法的研究.pdf
- 基于LPP算法的人臉識(shí)別方法研究.pdf
- 基于Boosting算法的人臉識(shí)別方法研究.pdf
- 基于遺傳算法的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論