基于自然标识物的大坝表面沉降机器视觉测量技术研究

王堃; 李登华; 丁勇

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250433

English Version Reader LoginJournal Login

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于自然标识物的大坝表面沉降机器视觉测量技术研究

更新时间：2026-02-25

- 基于自然标识物的大坝表面沉降机器视觉测量技术研究
- Vol. 44, Issue 1, Pages: 193-197(2026)
- 作者机构：
  
  1. 南京理工大学安全科学与工程学院
  2. 南京水利科学研究院
  3. 水利部水库大坝安全重点试验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250433
  CLC： TV698.1;TP391.41
- Published：2026
- 稿件说明：
移动端阅览
王堃, 李登华, 丁勇. 基于自然标识物的大坝表面沉降机器视觉测量技术研究[J]. 2026, 44(1): 193-197.
DOI：

王堃, 李登华, 丁勇. 基于自然标识物的大坝表面沉降机器视觉测量技术研究[J]. 2026, 44(1): 193-197. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250433.

摘要

针对传统机器视觉技术在复杂地形下需要专用靶标辅助测量大坝表面沉降的难题，利用坝体表面已有物体的天然纹路或自然地物(如基岩、山体等)作为标识物，提出了一种大坝表面沉降机器视觉测量技术，研发了简化投影模型的不动点区域图像配准方法，通过对投影模型推导并简化估计拓宽了模型的应用场景，并可有效修正图像，融合了加速稳健特征转换算法，提取自然标识物的特征，精准匹配图像特征点阵，进而计算标识物的平均像素位移，通过获取像素距离与物理距离的比例关系，计算得到标识物的真实位移。试验结果表明，在70 m监测距离内，测量精度≤±1.00 mm

有效解决了大坝表面沉降低成本广域监测的难题，可应用于实际工程中。

Abstract

关键词

Keywords

references

Mohammed Shantal,Zalinda Othman,Azuraliza Abu Bakar.A Novel Approach for Data Feature Weighting Using Correlation Coefficients and Min–Max Normalization[J].Symmetry,2023.

Marcelo Pirôpo,Fernando Moraes,Fernando A.N. Santos.Surfing on curved surfaces—The Maple Package Surf[J].Computer Physics Communications,2020.

Kuo C Y,Lu Y R,Yang S M.On the Image Sensor Processing for Lane Detection and Control in Vehicle Lane Keeping Systems.[J].Sensors (Basel, Switzerland),2019(7).

许孝臣,薛磊磊,李峰,戴春华,葛国昌,徐金英.机器视觉技术在大坝表面变形监测中的适用性研究[J].水电能源科学,2024(09).

李艺,刘成栋,刘检生,沈光泽.基于机器视觉的大坝表面位移智能监测方法研究[J].水电能源科学,2023(12).

李明,苏志龙,张东升.基于仿射变换矫正相机抖动的数字图像相关测量方法[J].光学学报,2021(09).

叶肖伟,董传智.基于计算机视觉的结构位移监测综述[J].中国公路学报,2019(11).

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

机器视觉接力技术在长距离大坝表面变形监测中的适用性研究

机器视觉技术在大坝表面变形监测中的适用性研究

融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究

基于机器视觉的大坝表面位移智能监测方法研究

Design of braking torque graded structures of permanent magnet retarder

Related Author

姚鸿梁

宋爽

游文荪

龚红玉

彭月平

李峰

徐金英

葛国昌

Related Institution

江西省水利科学院

水旱灾害防御江西省重点实验室

南昌市城市防洪事务中心

上海同禾工程科技股份有限公司

浙江省水利河口研究院

AI问答

⁰