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公开(公告)号：CN118037730B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410437598.4
申请日：2024-04-12
申请人： 广州航海学院
摘要： 本发明公开了一种基于计算机图像处理的裂缝长度检测系统，包括图像采集模块、图像处理模块、裂缝边缘提取模块、裂缝区域分割模块、形态学处理模块、裂缝尺寸测量模块和裂缝分析评估模块；本发明通过使用高精度图像采集装置、图像处理模块、裂缝边缘提取模块和裂缝区域分割模块，有效识别不同材料背景下裂缝的边缘特征，提高了裂缝检测的准确性，通过图像处理模块中的图像滤波去噪、对比度和亮度调整等技术，提高了对裂缝边缘的清晰度，克服了环境干扰对检测系统的影响，裂缝尺寸测量模块通过精炼后的裂缝区域图像，对裂缝的长度和宽度进行精确测量，解决了裂缝本身的宽度不一、走向复杂多变的问题，提高了裂缝尺寸测量的准确性。
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公开(公告)号：CN118505701A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410963049.0
申请日：2024-07-18
申请人： 广州航海学院
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/20 , G06T5/30 , G06T5/40 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于计算机图像处理的混凝土裂缝识别方法，包括以下步骤：S1、获得清晰且色彩丰富的表面图像；S2、对获取的混凝土表面图像应用图像增强技术；S3、根据混凝土裂缝的形态学特征设计专门的形态学操作算子；S4、进行多尺度和多方向的裂缝边缘提取；S5、对裂缝边缘进行形态学分析；S6、运用深度学习中的语义分割模型对原始图像进行分析；S7、综合边缘检测和语义分割的结果；运用深度学习的语义分割模型对裂缝进行像素级的分类，结合边缘检测和语义分割的结果进行综合分析和优化，有助于更精细地区分裂缝与其他纹理特征，解决裂缝特征模式不一致的问题。
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公开(公告)号：CN118823481A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411018636.9
申请日：2024-07-29
申请人： 广州航海学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/48 , G06V10/20 , G06T5/94 , G06T5/40 , G06N20/00
摘要： 本申请提供一种基于人工智能的桥梁检测图像识别方法及系统，包括：针对能见度增强后的桥梁图像，利用多尺度Retinex算法进行对比度增强，突出桥梁结构轮廓，通过自适应直方图均衡化方法平衡图像亮度分布，消除光照不均和阴影干扰，获取光照归一化后的桥梁图像；针对散射校正后的桥梁图像，通过形态学顶帽运算提取桥梁结构的多尺度特征，采用局部自相似性度量聚类桥梁表面纹理，获取尺度归一化和纹理分割后的桥梁结构图像；根据桥梁骨架结构图，通过结构张量分析确定桥梁表面各向异性区域，利用灰度共生矩阵提取各向异性区域的高阶纹理特征，构建桥梁损伤的纹理特征字典。
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公开(公告)号：CN118731179A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410929346.3
申请日：2024-07-11
申请人： 广州航海学院
IPC分类号： G01N29/11 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06F18/2411 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F30/13 , G06F30/23 , G06F30/27 , G01N29/44 , G01M5/00
摘要： 本公开涉及一种桥梁结构三维损伤识别方法，包括以下步骤：布设声发射传感器：获取目标桥梁的三维结构信息，确定声发射传感器的布设方案并布设声发射传感器；信号采集和提取：采集声发射传感器的声发射信号，提取声发射信号的关键特征参数，关键特征参数包括上升时间、事件计数和能量值；模型构建：构建目标桥梁的数字孪生模型，并将损伤数据映射到数字孪生模型中，结合损伤数据库及所提取的关键特征参数，对数字孪生模型进行训练优化；损伤识别及监测：基于数字孪生模型，对目标桥梁进行损伤识别，并预测目标桥梁的损伤发展趋势，评估目标桥梁的剩余使用寿命。本公开能够实时监测裂纹的形成与扩展，提高损伤识别的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN118520722A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410588800.3
申请日：2024-05-13
申请人： 广州航海学院
IPC分类号： G06F30/23 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06T7/13 , G06T5/70 , G06F30/13 , G06T17/20 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种基于计算机视觉的土木结构变化监测数据优化方法，包括S1、采用计算机视觉技术对土木结构的各个层次进行识别和分割、S2、通过卷积神经网络对获取的二维图像进行特征提取，并确定每个层次的结构组成和材料信息、S3、使用多视角立体匹配或体素彩色化方法生成对应的三维模型、S4、运用网格简化和平滑处理技术，同时应用拓扑修正算法进行修正、S5、通过建立数据索引和链接，形成一个结构化的分层监视模型和S6、结合有限元方法对结构的受力状态和变形情况进行详细计算与预测，识别结构的异常状态和潜在风险；本发明解决土木结构变化监测中的挑战，提升监测效率、准确性和实时性，为结构变化的监测、评估和管理提供更加可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN118424232A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410506970.2
申请日：2024-04-25
申请人： 广州航海学院
IPC分类号： G01C15/00 , G06T5/70 , G06T5/80 , G06T7/80 , G06T7/557 , G06T7/246 , G06T5/40 , G01S11/12 , G06T17/00
摘要： 本发明公开了一种基于计算机视觉的水下结构测距系统，包括图像采集与预处理模块、摄像头标定与图像校正模块、立体视觉匹配与深度估计模块、深度图处理模块、三维重建模块和目标跟踪与分析模块；本发明通过计算机视觉技术结合双摄像头同步捕捉原始图像，实现从水下图像采集到三维结构测距的全过程；采用标定板对摄像头进行同步拍摄和标定，消除镜头畸变，提高立体对应关系准确性，利用运动模型和状态预测提高目标跟踪的连续性和预测性能，解决传统目标跟踪算法在目标状态更新和预测方面的不足，利用图像预处理、立体视觉匹配、深度估计、三维重建和目标跟踪等模块，有效应对水下环境复杂的光照和水质条件，提高水下结构测距的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118505701B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410963049.0
申请日：2024-07-18
申请人： 广州航海学院
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/20 , G06T5/30 , G06T5/40 , G06T5/70 , G06T5/90 , G06T7/13 , G06T7/155 , G06V10/26 , G06V10/54 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于计算机图像处理的混凝土裂缝识别方法，包括以下步骤：S1、获得清晰且色彩丰富的表面图像；S2、对获取的混凝土表面图像应用图像增强技术；S3、根据混凝土裂缝的形态学特征设计专门的形态学操作算子；S4、进行多尺度和多方向的裂缝边缘提取；S5、对裂缝边缘进行形态学分析；S6、运用深度学习中的语义分割模型对原始图像进行分析；S7、综合边缘检测和语义分割的结果；运用深度学习的语义分割模型对裂缝进行像素级的分类，结合边缘检测和语义分割的结果进行综合分析和优化，有助于更精细地区分裂缝与其他纹理特征，解决裂缝特征模式不一致的问题。
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公开(公告)号：CN118037730A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410437598.4
申请日：2024-04-12
申请人： 广州航海学院
摘要： 本发明公开了一种基于计算机图像处理的裂缝长度检测系统，包括图像采集模块、图像处理模块、裂缝边缘提取模块、裂缝区域分割模块、形态学处理模块、裂缝尺寸测量模块和裂缝分析评估模块；本发明通过使用高精度图像采集装置、图像处理模块、裂缝边缘提取模块和裂缝区域分割模块，有效识别不同材料背景下裂缝的边缘特征，提高了裂缝检测的准确性，通过图像处理模块中的图像滤波去噪、对比度和亮度调整等技术，提高了对裂缝边缘的清晰度，克服了环境干扰对检测系统的影响，裂缝尺寸测量模块通过精炼后的裂缝区域图像，对裂缝的长度和宽度进行精确测量，解决了裂缝本身的宽度不一、走向复杂多变的问题，提高了裂缝尺寸测量的准确性。
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