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

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基于自然标识物的大坝表面沉降机器视觉测量技术研究

水利枢纽、水利建筑物 | 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
- 基于自然标识物的大坝表面沉降机器视觉测量技术研究
- 水电能源科学 2026年44卷第1期页码：193-197
- 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：
  
  国家重点研发计划(2024YFC3210703);国家自然科学基金长江水科学研究联合基金(U2240221);国家自然科学基金面上项目(51979174);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目(Y724011)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250433
  中图分类号： TV698.1;TP391.41
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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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]. 水电能源科学, 2026,44(1):193-197.

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.
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]. 水电能源科学, 2026,44(1):193-197. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250433.

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

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