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作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分,基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功,受此启发,提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法,以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性,其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要;同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。 相似文献
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基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测 总被引:1,自引:2,他引:1
经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km2、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。 相似文献
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实时确定地层界面是水平井地质导向钻井中的重要问题之一。考虑到泥浆电阻率、井眼在一定范围内对随钻电磁波影响较小,把三维地层模型简化为一维地层模型,大大减少了正演计算量。利用马奎特方法对其进行了实时反演计算,获得了仪器与地层界面之间的距离。实验表明,所确定的地层界面位置与实际相吻合,能够控制仪器的运行轨迹,使井眼保持在期望的地层内,有效提高了水平井的随钻地质导向能力。 相似文献
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由于自身运行性质以及巨大的规模,垃圾填埋场成为了地下水污染的重要污染源。这些垃圾填埋场的监测井网络在探测污染羽的位置时起着至关重要的作用。本项研究介绍了一种评估垃圾填埋场地下水监测系统可靠性的方法。对几种检测系统的监测率进行了比较,提出了一个假设存在的问题。Monte-Carlo方法被用来综合评价由于地下非均质性及泄露位置而造成的不确定性。水力传导系数和渗漏位置作为用来指示用的概率密度函数的随机变量。有限差分地下水模型与随机流动的质点跟踪模型可模拟出源自垃圾填埋场的污染羽形态。分析表明,媒介的横向分布率对监测系统的可靠性有重要影响,这是因为横向分布率是控制污染物羽的主要参数。此外,监测井的数量和位置取决于媒介的各向异性和污染物泄漏的尺寸。最终可推断,习惯上采用的三梯度监测井的可靠性从对垃圾填埋场地下水污染的预防角度而言是不充分的。 相似文献
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影像匹配技术在图像处理与计算机视觉中有着非常重要的作用。最小二乘影像匹配方法是常用的匹配方法之一。本文简单介绍了目前影像匹配的几种方法及其优缺点,探讨了数字相机的检校原理与方法。重点介绍附有约束条件的最小二乘影像匹配的原理及匹配过程,结合交通事故处理的实例,论证了该方法的可行性。与传统方法相比,在测量精度、自动化程度以及数据三维可视化等方面具有明显优势。 相似文献
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图像分析法是处理有色示踪剂模拟槽实验结果的常用方法之一。本文以食用亮蓝为示踪剂,从污染物的检测精度和污染羽描绘的准确度两个方面将图像分析法与传统取样法进行对比,并利用Matlab编程对模拟槽内的污染物贮存质量进行定量计算。结果表明,与传统取样法结果相比:图像分析法的检测精度可提高1个数量级;污染羽的描绘准确度至少可提高3%左右,在实验所设置的非均质条件下可提高17%左右。利用自行编制的Matlab程序对本实验模拟槽内贮存亮蓝质量进行计算可得,当剖分格数为3 7002(1 369万)时,亮蓝贮存质量的计算值最接近实测值,最小误差仅为0.5%。综合来讲,图像分析法是一种准确度高、空间分辨率高的信息采集和处理手段,可实现对非均质地层中有色示踪剂运移过程更为精细的描述。 相似文献