融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究

陈国锋; 周明; 吴忠明

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231418

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融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究

水利枢纽、水工建筑物 | 更新时间：2026-02-25

- 融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究
- 融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究
- 水电能源科学 2024年第5期页码：121-125+187
- 作者机构：
  
  浙江华东测绘与工程安全技术有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231418
  中图分类号： TV698.1;TP391.41
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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陈国锋, 周明, 吴忠明. 融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究[J]. 水电能源科学, 2024,(5):121-125+187.

陈国锋, 周明, 吴忠明. 融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究[J]. 2024, (5): 121-125+187.
陈国锋, 周明, 吴忠明. 融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究[J]. 水电能源科学, 2024,(5):121-125+187. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231418.

陈国锋, 周明, 吴忠明. 融合机器视觉与ESMD-ApEn算法的大坝新型安全监测方法研究[J]. 2024, (5): 121-125+187. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231418.

摘要

为实现水利水电工程大坝变形监测自动化，引入一种新型机器视觉测量系统对大坝外观变形进行实时测量和分析。首先对机器视觉系统原理和架构进行详细说明，接着构建基于极点对称模态分解算法(ESMD)和近似熵理论(ApEn)相结合的ESMD-ApEn算法，用于对机器视觉原型监测序列进行多模态分解和重构，并基于拉依达和IQR准则，实现对ESMD-ApEn算法重构序列与机器视觉原型监测序列之间的重构残差进行异常识别和剔除。案例分析表明，构建的融合监测方法可以实现大坝外观变形观测自动化和实时化，通过引入红外补光系统，在夜间及雨雪等恶劣气候天气，也能实时准确获取大坝变形监测数据，从而确保大坝安全稳定运行。

Abstract

关键词

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