1. 江西省水利科学院
2. 水旱灾害防御江西省重点实验室
3. 南昌市城市防洪事务中心
4. 上海同禾工程科技股份有限公司
纸质出版:2025
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彭月平, 龚红玉, 游文荪, 等. 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[J]. 水电能源科学, 2025,43(12):163-167+156.
彭月平, 龚红玉, 游文荪, et al. 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[J]. 2025, 43(12): 163-167+156.
彭月平, 龚红玉, 游文荪, 等. 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[J]. 水电能源科学, 2025,43(12):163-167+156. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250241.
彭月平, 龚红玉, 游文荪, et al. 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[J]. 2025, 43(12): 163-167+156. DOI: 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250241.
当坝长超过150 m时,机器视觉测量误差较大,精度不满足需要。为将机器视觉技术应用于长距离水库大坝表面变形监测中,提出了机器视觉接力测量技术,阐述了该技术的原理,并在户外搭建接力测线,通过人为改变靶标、转点测量仪的位姿,模拟在实际应用场景中转点测量仪、靶标发生位移变化时机器视觉接力系统测量的准确性。试验结果表明,机器视觉接力测量技术受转点测量仪位姿变化的影响很小,误差满足现行规范要求。进而在江西省黄泥埠水库构建了机器视觉接力测量系统,通过变形实时监测与人工变形监测结果对比,验证了机器视觉接力测量技术的可行性。
叶肖伟,张小明,倪一清,黄启远,樊可清.基于机器视觉技术的桥梁挠度测试方法[J].浙江大学学报(工学版),2014(05).
陈登伟,郭双喜,朱旻,洪成雨,杨锦程.机器视觉技术在地下交通枢纽施工变形监测中的应用[J].铁道科学与工程学报,2022(12).
贺玉彬.基于机器视觉的大坝表面裂缝自动测量方法[J].制造业自动化,2023(07).
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).
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(05).
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).
陈波,何梦佳,刘伟琪,马聪.基于机器视觉的闸坝表面位移非接触式监测方法[J].水利学报,2024(09).
龚洁英,佟岩,叶新,吴丽丽.非接触测量在轨道交通工程监测中的应用研究[J].智能建筑,2020(08).
土石坝安全监测技术规范[S].2012.
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