基于SAM&ImageJ图像处理的堆石混凝土坝层面露石率研究OA北大核心CSTPCD
Research on exposed rockfill proportion of RFC surface based on SAM and ImageJ image processing
堆石混凝土坝层面的外露块石为上下层提供了重要的啮合作用,其投影面积比例是科学评价层间抗剪性能的重要指标.采用国际最新Meta AI模型segment anything model(SAM)对层面外露堆石进行自动图像分割,并基于ImageJ软件对SAM识别后的图片进行再加工与图像计算,利用平滑、差分算法、中值滤波等方法精准标定外露堆石,二值化后计算得到层面露石率.结果表明:SAM图像预分割可识别约 90%的外露堆石,经过ImageJ二次图像处理后可…查看全部>>
The exposed rockfill on the lift surface of rock-filled concrete(RFC)dam increase shear re-sistance at the interface between upper and lower layers,which is crucial to the stability of the dam,and the projected area proportion of the exposed rockfill is an important index for the scientific evaluation of the interlayer shear performance.In this study,the latest international Meta AI model,known as segment anything model(SAM),was utilized for automatic image …查看全部>>
安宇;徐小蓉;尹志刚;金峰;张喜喜
长春工程学院 水利与环境工程学院,吉林 长春 130012华北电力大学 水利与水电工程学院,北京 102206长春工程学院 水利与环境工程学院,吉林 长春 130012清华大学 水圈科学与水利工程全国重点实验室,北京 100084四川西沐建信科技有限公司,四川 眉山 620599
水利科学
堆石混凝土坝segment anything model(SAM)图像处理技术露石率层间抗剪性能
rock-filled concrete damsegment anything model(SAM)image processing techniqueexposed rockfill proportioninterfacial shear performance
《水资源与水工程学报》 2024 (1)
154-161,8
国家自然科学基金重点项目(52039005)清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室开放基金项目(sklhse-2022-C-03)
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