基于卷积神经网络的船舶自动识别系统

基于船舶自动驾驶存在的问题以及需求,提出了一个基于卷积神经网络的船舶自动识别系统.系统设计使用的生成对抗神经网络算法,基于互信息理论,能够无监督式地学习船舶图像特征.通过实验论证,在分类准确度上取得了显著地提升,表明本系统方法合理有效,具有较高地运用前景.     

基于Faster R-CNN的铁路扣件定位方法研究

准确的扣件定位是进行扣件状态检测、保障轨道交通车辆安全运行的基础,传统的基于图像处理的方法难以满足快速准确智能检测的需要.针对这一情况,提出一种基于改进Faster R-CNN的深度学习理论方法,进行扣件定位.首先,建立检测图像数据集并进行图像标注,然后根据实际扣件图像特点建立Faster R-CNN检测模型,利用标注...     

船舶垫块蓝油拂配质量检测

垫块蓝油拂配质量与船舶主机等设备的工作稳定性相关,在船舶设备装配期间应对蓝油拂配质量进行检测,以确保装配环节满足工艺要求。采用机器视觉方法对船舶垫块蓝油拂配质量进行检测,获得蓝油拂配图像并进行裁剪,基于OpenCV框架对图像进行处理和计算,并标注每个部分的蓝油拂配比例,以实现船舶垫块蓝油拂配质量的快速检测。     

典型道路塌陷探测方法应用及原因分析

我国城市化快速扩张，道路塌陷事故呈多发、频发、复发态势，严重威胁社会安全，造成不良社会影响。在建设韧性城市大背景下，预防道路塌陷，已成为城市建设管理的重要任务。因此，确定有效地进行道路塌陷的探测方法、分析典型道路塌陷的原因具有重要的现实意义。通过对某一典型区域产生空洞前后的物探数据对比，确定探测方法的适用性;通过管道内窥检测、道路沉降监测对塌陷发展过程进行分析，并提出相关建议，为道路塌陷防治提供基础依据。     

龙溪口航电枢纽工程施工期智能航道系统研究

针对龙溪口航电枢纽工程施工期所在河段不断航，且来往船舶多，临时航道通航环境复杂的情况，设计开发了施工期智能航道系统，该系统以电子航道图为显示基础，实现航道水位、流速流量和水深的实时监测、航标遥控遥测、船舶动态管理等功能，并提供共享与服务接口，系统的实施实现了对河道表面流速场的非接触、无人值守的实时测量，以及对航标、船舶的动态管理，提高了管理效率，保障了龙溪口枢纽工程施工期工程河段的通航安全。     

基于线形识别的索力测量方法影响因素研究

拉索是索承重桥梁重要的传力构件，其受力状态是反映桥梁健康状态的重要指标，准确测量拉索的索力对保障桥梁结构的安全至关重要。结合数字图像处理技术和拉索计算理论，提出了一种基于线形识别的索力测量方法，可实现非接触式无损测量，设备简单，操作方便，效率高。通过高精度的图像采集及数字图像处理技术进行拉索线形的识别与提取，获取拉索有限空间点的几何坐标，再基于悬链线理论和过“三定点”的精确线形数值计算方法，即可快速计算出索力。通过缩尺模型试验验证了该方法可适用于不同长度、不同直径、不同倾角的索力测量，测量误差为2%～5%。采用数值仿真的方法，探究了温度变化、拉索弯曲刚度、减振装置等单一因素变化对索力测量精度的影响规律，并基于模型试验，剖析了图像采集角度及采集距离对测量精度的影响。结果表明：拉索的弯曲刚度、边界条件对短索测量精度的影响较大，拉索温度的变化对测量精度影响较小，减振装置对测量精度的影响随减振装置刚度提高而增大，拉索图像正面平拍和近距离采集可提高方法的精度；基于以上分析，建立了考虑弯曲刚度和减振装置影响的索力修正方法，修正后索力误差为1%～2%。