【摘 要】
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近年来,随着计算机视觉技术及5G通讯技术的迅速发展,使基于固定标志影像特征识别的边坡裂缝实时监测成为现实。本文以裂缝图像及拍摄角度与水平距离为数据源,针对裂缝图像开展图像增强、灰度处理、双边滤波、全局阈值算法、Canny算子算法及轮廓检测算法识别并提取裂缝图像固定标志质心坐标及周长和面积等特征信息,通过固定标志杆周长及面积信息计算标志杆像素长度,结合标志杆实际长度计算比例系数。通过固定标志质心坐标
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近年来,随着计算机视觉技术及5G通讯技术的迅速发展,使基于固定标志影像特征识别的边坡裂缝实时监测成为现实。本文以裂缝图像及拍摄角度与水平距离为数据源,针对裂缝图像开展图像增强、灰度处理、双边滤波、全局阈值算法、Canny算子算法及轮廓检测算法识别并提取裂缝图像固定标志质心坐标及周长和面积等特征信息,通过固定标志杆周长及面积信息计算标志杆像素长度,结合标志杆实际长度计算比例系数。通过固定标志质心坐标计算固定标志质心间像素距离,结合比例系数计算固定标志质心间实际距离。同时利用人工设定不同裂缝固定标志间实际距离,并用上述固定标志识别及质心坐标提取方法获取裂缝形变距离,与设定裂缝形变距离对比分析,得到第一次裂缝宽度变化的最大误差为±1.4毫米,最小误差为±0.2毫米,均方根误差为±0.11毫米,第二次裂缝宽度变化的最大误差为±0.9毫米,最小误差为±0.2毫米,均方根误差为±1.04毫米。为了提高该方法的实用性,建立了拍摄角度、水平距离与比例系数的二元线性回归模型。该模型的线性回归系数为0.98,具有强正相关,线性拟合优度达到0.96,模型的总体显著性检验Significance F为2.49E-10,该模型的P值均小于0.01,置信度达到99%,因此,利用拍摄点与裂缝的水平距离、拍摄角度与比例系数建立的二元线性回归模型拟合性强,具有良好的反演能力,并具有显著的统计学意义。利用该二元线性回归模型反演得到的比例系数与真实的比例系数最大误差为±0.07像素/毫米,最小误差为±0.00像素/毫米,均方根误差RMSE为±0.03像素/毫米,同时利用反演得到的比例系数计算固定标志质心间距离,并与试验测量的真实距离对比分析,其最大误差为±2.42毫米,最小误差为±0.68毫米,均方根误差为±1.51毫米。综上所述,基于固定标志影像特征识别的边坡裂缝监测方法,可以用于边坡裂缝平面形变距离监测,其对裂缝形变提供了一种自动化监测方法,对保障矿山安全开采具有重要的现实意义。
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