一种复杂背景下的全景图像拼接方法

    公开(公告)号:CN113689331B

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202110817433.6

    申请日:2021-07-20

    Abstract: 本发明提出了一种复杂背景下的全景图像拼接方法,如下:在RGB颜色空间用高斯混合模型对原始图像进行建模,去除图像背景像素;对完成背景去除的图像构建多尺度空间,检测图像的局部特征点;采用快速最近邻搜索匹配算法对相邻图像之间的局部特征点进行初步匹配;采用随机采样一致性算法对误匹配的特征点进行筛选,以特征点经过单应性变换与匹配特征点之间距离的平方等于4.0为筛选阈值,获取准确匹配结果;根据单应性矩阵对相邻图像进行位置变换拼接图像;采用直接平均融合法处理图像间的重叠区域,生成全景图像。本方法能够实现复杂背景下的全景图像拼接,消除了大视差图像中背景区域对全景图像拼接的干扰,极大地降低了全景图像获取成本。

    一种复杂背景下的全景图像拼接方法

    公开(公告)号:CN113689331A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110817433.6

    申请日:2021-07-20

    Abstract: 本发明提出了一种复杂背景下的全景图像拼接方法,如下:在RGB颜色空间用高斯混合模型对原始图像进行建模,去除图像背景像素;对完成背景去除的图像构建多尺度空间,检测图像的局部特征点;采用快速最近邻搜索匹配算法对相邻图像之间的局部特征点进行初步匹配;采用随机采样一致性算法对误匹配的特征点进行筛选,以特征点经过单应性变换与匹配特征点之间距离的平方等于4.0为筛选阈值,获取准确匹配结果;根据单应性矩阵对相邻图像进行位置变换拼接图像;采用直接平均融合法处理图像间的重叠区域,生成全景图像。本方法能够实现复杂背景下的全景图像拼接,消除了大视差图像中背景区域对全景图像拼接的干扰,极大地降低了全景图像获取成本。

    大区域铁路轨道三维空间线形视觉感知方法

    公开(公告)号:CN117542038A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311320936.8

    申请日:2023-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于相机标定的大区域铁路轨道三维空间线形视觉感知方法,首先,采用固定摄像机拍摄不同位置和姿态的平面标定板,计算相机内参和外参矩阵,然后相机径向畸变建模与计算,利用LM算法对相机内外参及畸变迭代计算,角度和尺度自适应模板匹配得到关键点图像坐标,最后将图像坐标转换为三维真实坐标,并采用多项式拟合轨道线形,实验室验证算法有效性。本发明提高了铁路轨道健康监测实时预警子系统智能识别的自动化、智能化、准确性和鲁棒性,为大区域铁路轨道三维空间线形在线实时预警子系统的建立提供了解决方案。

    基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法

    公开(公告)号:CN113689380B

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202110817763.5

    申请日:2021-07-20

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法,解决铆钉锈蚀病害传统检测方法成本高、检测结果主观性强、效率低的问题,方法如下:对桥梁全景图像进行分割,筛选发生锈蚀病害的铆钉图像和状态正常的铆钉图像,对原始图像进行数据增广,划分训练集和测试集,采用单阶段检测网络进行铆钉病害类型和位置的精确判定,训练过程中采用类别置信度和位置的加权损失函数监督网络预测误差,判断模型的收敛状态。基于桁架桥梁铆钉空间分布特征,将网络置信度阈值参数设置为0.6,在网络所有类别预测框中找到类别置信度大于0.6的预测框作为网络最终预测结果。本方法能够对桥梁铆钉锈蚀病害实现精准判别和定位。

    铁路轨道扣件空间位移提取方法
    6.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117456005A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311187301.5

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于相机标定的铁路轨道扣件空间位移提取方法,首先,采用固定摄像机拍摄不同位置和姿态的平面标定板,计算相机内参和外参矩阵,然后相机径向畸变建模与计算,利用LM算法对相机内外参及畸变迭代计算,最后建立扣件二维图像位移提取模型,将扣件二维图像位移转换为三维空间位移,实验室验证算法有效性。本发明能作为铁路轨道扣件健康监测实时预警子系统的组成部分,直接实时地对铁路轨道扣件的空间位置与位移是否异常进行判断识别。本发明提高了铁路轨道扣件健康监测实时预警子系统智能识别的自动化、智能化、准确性和鲁棒性,为铁路轨道扣件位置与空间位移在线实时预警子系统的建立提供了解决方案。

    基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法

    公开(公告)号:CN113689380A

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN202110817763.5

    申请日:2021-07-20

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的桁架桥梁铆钉锈蚀病害智能识别方法,解决铆钉锈蚀病害传统检测方法成本高、检测结果主观性强、效率低的问题,方法如下:对桥梁全景图像进行分割,筛选发生锈蚀病害的铆钉图像和状态正常的铆钉图像,对原始图像进行数据增广,划分训练集和测试集,采用单阶段检测网络进行铆钉病害类型和位置的精确判定,训练过程中采用类别置信度和位置的加权损失函数监督网络预测误差,判断模型的收敛状态。基于桁架桥梁铆钉空间分布特征,将网络置信度阈值参数设置为0.6,在网络所有类别预测框中找到类别置信度大于0.6的预测框作为网络最终预测结果。本方法能够对桥梁铆钉锈蚀病害实现精准判别和定位。

    基于倾角仪优化布置的桥梁动挠度监测方法

    公开(公告)号:CN110319990A

    公开(公告)日:2019-10-11

    申请号:CN201910461900.9

    申请日:2019-05-30

    Abstract: 本发明提出了一种基于倾角仪优化布置的桥梁动挠度监测方法,包括:建立倾角-动挠度转化方程,在桥梁有限元模型中模拟桥面过车,提取出倾角仪布设候选节点的倾角时程数据与桥梁关键断面的位移时程数据作为遗传算法优化训练的数据集,优化过程中采用信息熵作为适应度函数,从而得到固定数量下的倾角仪最优布设位置以及相对应的信息熵。以预测的有限元模型中桥梁关键断面时程位移的相对误差等于5%为界限确定出临界信息熵,在倾角仪最优布置下的各传感器数量所对应的信息熵中找出小于等于临界信息熵的传感器数量的最小值即为最优传感器数量,最优传感器数量对应的最优布设位置即为倾角仪的布设位置。本方法能够对桥梁的动挠度进行准确的预测。

    一种基于微形变雷达的铁路标准梁动力性能快速检测方法

    公开(公告)号:CN119043610A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411313975.X

    申请日:2024-09-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于微形变雷达的铁路标准梁动力性能快速检测方法,包括以下步骤:架设角反射器;进行桥梁竖向动位移监测;进行桥梁横向动位移监测;进行墩顶及支座的横向位移监测;进行铁路标准梁的横竖向自振频率识别;进行铁路标准梁动力性能检验。本发明安装方便,采用非接触式检测,检测全过程不需要在梁底布置数据传输及供电线缆,减小施工风险、提高工作效率。本发明可适应复杂环境,不受光纤、粉尘和烟雾影响。本发明实现对铁路标准梁动力性能快速检测,解决了传统检测方式检测能力有限、检测自动化程度低的问题。本发明提出了铁路标准梁动力性能检测的新方法,该方法与相关规范要求紧密结合,提高了现有铁路标准梁性能检测水平。

    一种位移传递式高速铁路路基变形测量方法

    公开(公告)号:CN112146554B

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202010921801.7

    申请日:2020-09-04

    Abstract: 本发明公开了一种位移传递式高速铁路路基变形测量方法,包括以下步骤:监测点钻孔及引线槽开槽、底部法兰盘、测杆、测杆套管安装入孔、钻孔回填至孔口以下一定深度、位移传递与误差控制线缆分别穿入线缆套管、将位移传递线缆套管与顶部法兰盘固定、将位移传递线缆与测杆顶端固定、误差控制线缆引出端与其套管引出端固定、孔口固定以及位移传递与误差控制线缆套管绑扎呈束并顺槽外引、位移传递与误差控制线缆及套管的测数端分别安装固定于测数套管、千分表插入测数套管进行测数、监测数据整理分析并形成监测报告。本发明提高路基变形监测精度,回避了传统水准方法以及自动监测方法存在的一系列弊端,提高了监测效率和数据质量,降低了监测成本。

Patent Agency Ranking