基于机器视觉的闸坝表面位移非接触式监测方法OA北大核心CSTPCD
Machine vision-based non-contact monitoring method for gate and dam surface displacements
针对闸坝表面位移常规监测方法劳动密度高、监测频次低,且难以实现长期稳定监测等问题,提出一种融合时空特征的闸坝表面位移非接触式智能监测方法.该方法采用人工靶标作为标志物,以摄像机为采集设备,通过无线传输图像信息,利用加权分布的自适应伽马修正(AGCWD)与边缘感知因子改进的加权引导滤波(WGIF)增强低照度图像的特征表达能力,通过计算机搭载基于贝叶斯框架的时空上下文信息(STC)算法深度挖掘靶标图像上下文时空信息,进一步地,引入曲面拟合获取靶标的亚…查看全部>>
Aiming at the problems of conventional monitoring method such as high labor density,low monitoring frequency,and difficulty in achieving long-term stable monitoring of the surface displacement of locks and dams,a non-contact intelligent monitoring method integrating spatio-temporal features is proposed.The method adopts an artificial target as a marker,takes a camera as an acquisition device,transmits image information wirelessly,and makes use of Adaptive Ga…查看全部>>
陈波;何梦佳;刘伟琪;马聪
河海大学水灾害防御全国重点实验室,江苏南京 210098||河海大学水利水电学院,江苏南京 210098||河海大学水工程安全研究院,江苏南京 210098河海大学水灾害防御全国重点实验室,江苏南京 210098||河海大学水利水电学院,江苏南京 210098河海大学水灾害防御全国重点实验室,江苏南京 210098||河海大学水利水电学院,江苏南京 210098河海大学水灾害防御全国重点实验室,江苏南京 210098||河海大学水工程安全研究院,江苏南京 210098
水利科学
闸坝表面位移监测图像序列时空特征数字图像优化亚像素级目标追踪
lock and damsurface displacement monitoringspatio-temporal characteristics of image sequencesdigital image optimisationsub-pixel level target tracking
《水利学报》 2024 (9)
1110-1122,13
国家自然科学基金面上项目(52079049)国家自然科学基金重点项目(52239009)全国重点实验室基本科研业务费(522012272,5230248A2)
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