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SIFT算法在机器视觉轨道交通变形监测中的应用分析
1
作者
张邵贺
赵晓峰
+3 位作者
昝海洋
肖博
侯伟
何军
《工程勘察》
2024年第6期52-56,共5页
针对传统人工测量方法不能满足轨道交通结构变形监测精度要求高、实时性要求强等问题,本文提出一种尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法,基于该算法可实现机器视觉对轨道交通结构变形实时监测,同时基于MATLA...
针对传统人工测量方法不能满足轨道交通结构变形监测精度要求高、实时性要求强等问题,本文提出一种尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法,基于该算法可实现机器视觉对轨道交通结构变形实时监测,同时基于MATLAB语言构建机器视觉轨道交通变形监测系统,并对该系统监测结果进行精度评估。结果表明,基于SIFT算法构建的机器视觉轨道交通变形监测系统与传统测量结果有较好的一致性,总体精度优于1mm。总之,SIFT算法可较好地匹配特征点信息,能够用于实现机器视觉轨道交通结构变形监测,同时机器视觉轨道交通结构变形监测系统在自动化程度、实时性、成本方面具有显著优势,拥有广阔的应用前景。
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关键词
尺度不变特征变换
机器视觉
轨道交通
变形监测
精度评估
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职称材料
题名
SIFT算法在机器视觉轨道交通变形监测中的应用分析
1
作者
张邵贺
赵晓峰
昝海洋
肖博
侯伟
何军
机构
中国有色金属工业西安勘察设计研究院有限公司
出处
《工程勘察》
2024年第6期52-56,共5页
文摘
针对传统人工测量方法不能满足轨道交通结构变形监测精度要求高、实时性要求强等问题,本文提出一种尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法,基于该算法可实现机器视觉对轨道交通结构变形实时监测,同时基于MATLAB语言构建机器视觉轨道交通变形监测系统,并对该系统监测结果进行精度评估。结果表明,基于SIFT算法构建的机器视觉轨道交通变形监测系统与传统测量结果有较好的一致性,总体精度优于1mm。总之,SIFT算法可较好地匹配特征点信息,能够用于实现机器视觉轨道交通结构变形监测,同时机器视觉轨道交通结构变形监测系统在自动化程度、实时性、成本方面具有显著优势,拥有广阔的应用前景。
关键词
尺度不变特征变换
机器视觉
轨道交通
变形监测
精度评估
Keywords
Scale-Invariant Feature Transform
machine vision
rail transit
deformation monitoring
accuracy evaluation
分类号
TU17 [建筑科学—建筑理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SIFT算法在机器视觉轨道交通变形监测中的应用分析
张邵贺
赵晓峰
昝海洋
肖博
侯伟
何军
《工程勘察》
2024
0
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职称材料
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参考文献
引证文献
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