基于单像摄影测量的桥梁裂缝快速测量方法.docx
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基于单像摄影测量的桥梁裂缝快速测量方法.docx
基于单像摄影测量的桥梁裂缝快速测量方法随着城市建设的不断发展,桥梁作为现代化交通工具的重要组成部分,在城市交通中起着极为重要的作用。然而,由于桥梁受到外界环境的影响,常常会出现裂缝等损伤情况,不仅会影响到桥梁的运行安全性,同时也可能导致交通事故的发生。因此,如何快速、准确地对桥梁裂缝进行测量,是保障交通运行安全的重要问题。本文针对这一问题,基于单像摄影测量技术,探讨了一种桥梁裂缝快速测量方法。一、单像摄影测量技术的原理和基本步骤单像摄影测量是一种基于数字图像数据进行测量的技术。其基本原理是根据图像中物体在
基于卷积神经网络的桥梁裂缝识别和测量方法.docx
基于卷积神经网络的桥梁裂缝识别和测量方法标题:基于卷积神经网络的桥梁裂缝识别和测量方法摘要:桥梁作为现代城市交通网络的重要组成部分,其正常的运行和安全性对整个交通系统的正常运转起着重要作用。然而,随着桥梁的使用年限的不断延长,裂缝问题成为了桥梁维护和管理的关键挑战之一。为了准确、高效地识别和测量桥梁裂缝,本文提出了一种基于卷积神经网络的桥梁裂缝识别和测量方法。通过构建一个包含多个卷积层和全连接层的神经网络模型,可以对桥梁图片进行裂缝的自动识别和测量。实验证明,该方法能够提高桥梁裂缝的识别准确度和测量精度,
基于全卷积神经网络的桥梁裂缝分割和测量方法.docx
基于全卷积神经网络的桥梁裂缝分割和测量方法基于全卷积神经网络的桥梁裂缝分割和测量方法摘要:桥梁是现代城市交通运输的重要组成部分,其安全性直接关系到人民群众生命财产安全。桥梁裂缝的分割和测量是桥梁检测与维护的重要环节。本文提出了基于全卷积神经网络的桥梁裂缝分割和测量方法,该方法通过训练全卷积神经网络来实现桥梁裂缝的自动分割和测量,具有高效、准确的特点。1.引言随着桥梁的使用年限增长,裂缝问题日益严重,因此及时分割和测量桥梁裂缝对于预防事故和维护桥梁安全至关重要。传统的裂缝检测方法通常需要人工参与,耗时费力且
基于图论的隧道裂缝长度测量方法.pdf
针对裂缝在隧道上的普遍性和危害性,以及传统手工测量的低效性,本文提出的方法可以直接应用在机器拍摄的隧道裂缝图片上,能够快速的给出裂缝的最大长度、所有长度。为实现以上的技术目的,本发明提供一种基于图论的隧道裂缝长度测量方法,包括以下步骤:步骤一,将待测量的原裂缝图像转化为为灰度图;步骤二,在灰度图的基础上进行高斯平滑滤波;步骤三,对平滑后的灰度图进行图像二值化;步骤四,提取二值化图像的裂缝中线骨架;步骤五,消除中线骨架中存在的细小毛刺;步骤六,对中线骨架进行修复,将断触处连接起来;步骤七,对步骤六的结果图进
基于深度学习和单目摄影测量的混凝土表面裂缝测算方法.pptx
添加副标题目录PART01PART02深度学习的基本原理深度学习在混凝土表面裂缝检测中的优势深度学习在混凝土表面裂缝检测中的算法模型深度学习在混凝土表面裂缝检测中的实践案例PART03单目摄影测量的基本原理单目摄影测量在混凝土表面裂缝测算中的优势单目摄影测量在混凝土表面裂缝测算中的算法模型单目摄影测量在混凝土表面裂缝测算中的实践案例PART04深度学习和单目摄影测量的结合方式基于深度学习和单目摄影测量的混凝土表面裂缝测算方法流程基于深度学习和单目摄影测量的混凝土表面裂缝测算方法的优势和局限性基于深度学习和