期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术
1
作者
林泊锟
丁勇
李登华
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第4期23-28,共6页
为提升边坡险情的监测能力,本文提出了一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术。该技术通过提取边坡自然特征物的二维坐标构成目标三角网络,以三角网络的变化区域圈定边坡险情范围,并提取变化范围内的同名特征点,以同名...
为提升边坡险情的监测能力,本文提出了一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术。该技术通过提取边坡自然特征物的二维坐标构成目标三角网络,以三角网络的变化区域圈定边坡险情范围,并提取变化范围内的同名特征点,以同名特征点的位移情况对边坡的变化进行描述。首先,拍摄边坡发生险情前后的图像,利用目标检测模型YOLOv5识别边坡自然特征物,利用语义分割模型DeepLabV3+对提取的自然特征物进行语义分割得到其二值化区域,提取区域中心得到二维坐标,以所有自然特征物的二维坐标点阵构建目标三角网络,并以三角网络变化圈定边坡的变化范围。然后,利用图像特征提取技术,提取变化范围之内的同名特征点,并统计其位移距离与方向,以此反馈边坡的变化情况。最后,设计了试验验证该方法的稳定性与可靠性,并在真实的边坡验证了方法的实用性。试验结果表明,该技术能够对边坡的变化进行有效监测,是边坡监测工程中的一种可行技术。
展开更多
关键词
边坡
自然特征物
监测
三角网络
深度学习
特征
提取
下载PDF
职称材料
题名
一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术
1
作者
林泊锟
丁勇
李登华
机构
南京理工大学物理学院
南京水利科学研究院
水利部水库大坝安全重点实验室
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第4期23-28,共6页
基金
国家重点研发计划(2022YFC3005502)
国家自然科学基金(51979174)
国家自然科学基金联合基金(U2040221)。
文摘
为提升边坡险情的监测能力,本文提出了一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术。该技术通过提取边坡自然特征物的二维坐标构成目标三角网络,以三角网络的变化区域圈定边坡险情范围,并提取变化范围内的同名特征点,以同名特征点的位移情况对边坡的变化进行描述。首先,拍摄边坡发生险情前后的图像,利用目标检测模型YOLOv5识别边坡自然特征物,利用语义分割模型DeepLabV3+对提取的自然特征物进行语义分割得到其二值化区域,提取区域中心得到二维坐标,以所有自然特征物的二维坐标点阵构建目标三角网络,并以三角网络变化圈定边坡的变化范围。然后,利用图像特征提取技术,提取变化范围之内的同名特征点,并统计其位移距离与方向,以此反馈边坡的变化情况。最后,设计了试验验证该方法的稳定性与可靠性,并在真实的边坡验证了方法的实用性。试验结果表明,该技术能够对边坡的变化进行有效监测,是边坡监测工程中的一种可行技术。
关键词
边坡
自然特征物
监测
三角网络
深度学习
特征
提取
Keywords
slope
natural features
monitor
triangular network
deep learning
feature extraction
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于深度学习与图像局部特征提取的边坡异常监测技术
林泊锟
丁勇
李登华
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部