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使用比例数据模型自动检测排污管道闭路电视检查中的异常
1
作者
saeed moradi
Tarek Zayed
+1 位作者
Alaa H. Hawari
钟海晨
《非开挖技术》
2017年第2期129-133,共5页
排污管的管道状况信息通常使用闭路电视检查(CCTV)收集。此外,为了评估管道的状况,数据应当由已认证的操作者处理,造成时间和成本的浪费,并且还会因为操作者的熟练或疲劳程度而易于出错。自动检测异常可以减少检查的时间和成本,...
排污管的管道状况信息通常使用闭路电视检查(CCTV)收集。此外,为了评估管道的状况,数据应当由已认证的操作者处理,造成时间和成本的浪费,并且还会因为操作者的熟练或疲劳程度而易于出错。自动检测异常可以减少检查的时间和成本,同时确保评估的准确性和质量。然而,考虑到排污管道中各种类型以及多种模式的缺陷,使用计算机视觉技术来检测似乎是困难的。本文提出了一种有效的异常检测算法,以支持从CCTV检查视频中获得的数据来自动检测排污管道缺陷。在该模型中,理论地采用了用于比例数据建模的隐马尔可夫模型(HMM),评估了以排污管道闭路电视视频为示例的异常检测中的性能。这种算法包括被认为是正常的建模条件和该模型的监测异常值。
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关键词
管道检测
排污管道
CCTV
异常
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职称材料
题名
使用比例数据模型自动检测排污管道闭路电视检查中的异常
1
作者
saeed moradi
Tarek Zayed
Alaa H. Hawari
钟海晨
出处
《非开挖技术》
2017年第2期129-133,共5页
文摘
排污管的管道状况信息通常使用闭路电视检查(CCTV)收集。此外,为了评估管道的状况,数据应当由已认证的操作者处理,造成时间和成本的浪费,并且还会因为操作者的熟练或疲劳程度而易于出错。自动检测异常可以减少检查的时间和成本,同时确保评估的准确性和质量。然而,考虑到排污管道中各种类型以及多种模式的缺陷,使用计算机视觉技术来检测似乎是困难的。本文提出了一种有效的异常检测算法,以支持从CCTV检查视频中获得的数据来自动检测排污管道缺陷。在该模型中,理论地采用了用于比例数据建模的隐马尔可夫模型(HMM),评估了以排污管道闭路电视视频为示例的异常检测中的性能。这种算法包括被认为是正常的建模条件和该模型的监测异常值。
关键词
管道检测
排污管道
CCTV
异常
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
使用比例数据模型自动检测排污管道闭路电视检查中的异常
saeed moradi
Tarek Zayed
Alaa H. Hawari
钟海晨
《非开挖技术》
2017
0
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