基于圖像處理的通信鐵塔和建筑物高度測(cè)量方法

為了解決當(dāng)前麻花鉆頭修磨設(shè)備需要人工干預(yù),而導(dǎo)致修磨質(zhì)量不高,且修模效率低的問(wèn)題。采用圖像處理相關(guān)技術(shù),實(shí)現(xiàn)鉆頭初始角度的自動(dòng)識(shí)別。這對(duì)實(shí)現(xiàn)麻花鉆頭修磨的自動(dòng)化具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。首先運(yùn)用差影法、canny邊緣檢測(cè)算法、霍夫變換等算法對(duì)拍攝圖像進(jìn)行處理,提取鉆頭直線刃邊緣,然后運(yùn)用直線擬合技術(shù)得到鉆頭主切削刃直線的直線方程,進(jìn)而得到鉆頭的初始角度。經(jīng)實(shí)際測(cè)試,該方法可達(dá)到工程應(yīng)用的要求。

本文研究了一種基于圖像處理的成捆鋼筋快速計(jì)數(shù)方法。首先對(duì)生產(chǎn)出的成捆鋼筋端面進(jìn)行攝像;然后對(duì)拍攝的端面圖像進(jìn)行去噪、二值化、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)等處理,得到圖像輪廓;再對(duì)圖像輪廓進(jìn)行提取分析,計(jì)算出各個(gè)輪廓區(qū)域中包含的鋼筋數(shù)目,從而統(tǒng)計(jì)出鋼筋的總根數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中能降低成本,提高計(jì)數(shù)精度。

在分析ikonos衛(wèi)星圖像上建筑物陰影與實(shí)際高度關(guān)系的基礎(chǔ)上,闡述了估算城市建筑物高度的原理和方法,并在以北京市中關(guān)村、天壇公園和北海公園為例的試驗(yàn)中,較為準(zhǔn)確地得到了建筑物高度信息,從而顯示出衛(wèi)星遙感在城市園林規(guī)劃與環(huán)境數(shù)值模擬等方面應(yīng)用的巨大潛力。

體質(zhì)參數(shù)是衡量學(xué)生健康與否的重要標(biāo)準(zhǔn),利用信息化手段精確采集學(xué)生體質(zhì)參數(shù)能夠?yàn)橄嚓P(guān)教育部門(mén)提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開(kāi)展素質(zhì)教育,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。文章首先闡述了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套自動(dòng)化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測(cè)量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn),將傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量與基于圖像處理的非接觸式測(cè)量效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

體質(zhì)參數(shù)是衡量學(xué)生健康與否的重要標(biāo)準(zhǔn),利用信息化手段精確采集學(xué)生體質(zhì)參數(shù)能夠?yàn)橄嚓P(guān)教育部門(mén)提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開(kāi)展素質(zhì)教育,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。文章首先闡述了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套自動(dòng)化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測(cè)量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn),將傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量與基于圖像處理的非接觸式測(cè)量效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

體質(zhì)參數(shù)是衡量學(xué)生健康與否的重要標(biāo)準(zhǔn),利用信息化手段精確采集學(xué)生體質(zhì)參數(shù)能夠?yàn)橄嚓P(guān)教育部門(mén)提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開(kāi)展素質(zhì)教育,促進(jìn)學(xué)生全面發(fā)展。文章首先闡述了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套自動(dòng)化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測(cè)量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測(cè)量的對(duì)比研究實(shí)驗(yàn),將傳統(tǒng)的接觸式測(cè)量與基于圖像處理的非接觸式測(cè)量效果進(jìn)行了對(duì)比分析。

采用ccd攝像頭連續(xù)采集非織造纖維網(wǎng)中單根纖維的透射光投影圖,再采用中值濾波去除噪聲.利用canny邊緣檢測(cè)算法提取纖維的兩側(cè)邊緣線,曲線擬合得到纖維的傾角.根據(jù)纖維傾角與纖維水平或豎直寬度的關(guān)系得到纖維的直徑.并對(duì)纖維直徑的分布情況進(jìn)行了初步分析.

針對(duì)智能小區(qū)建設(shè)發(fā)展的必然趨勢(shì),提出了遠(yuǎn)程水表自動(dòng)抄表系統(tǒng)的解決方案,研究了基于arm硬件平臺(tái)的抄表系統(tǒng)的設(shè)計(jì)技術(shù)。設(shè)計(jì)了基于s3c44b0x芯片與圖像傳感器ov7620的連接通信技術(shù),采取切實(shí)有效的方法增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力和安全可靠性,同時(shí)對(duì)采集的圖像進(jìn)行處理和識(shí)別,并描述了圖像識(shí)別部分各模塊的程序流程,從而實(shí)現(xiàn)了水表數(shù)據(jù)的數(shù)字化傳送,取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。

對(duì)于鐵路貨車(chē)車(chē)號(hào)的特征,本文給出了一種基于圖像處理的鐵路貨車(chē)車(chē)號(hào)定位與識(shí)別方法。其先是對(duì)車(chē)號(hào)位置圖像實(shí)現(xiàn)預(yù)處理并粗定位出車(chē)號(hào)位置,接著應(yīng)用改進(jìn)的soble算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)與投影法以及鐵路貨車(chē)車(chē)號(hào)先驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合對(duì)車(chē)號(hào)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)了精準(zhǔn)定位,最終應(yīng)用模板匹配法快速實(shí)現(xiàn)了對(duì)車(chē)號(hào)的識(shí)別。最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,這一方法對(duì)鐵路貨車(chē)各類(lèi)車(chē)型車(chē)號(hào)區(qū)域定位以及識(shí)別都有著很高的準(zhǔn)確率。

通過(guò)提取非織造布圖像中纖維之間孔洞的邊緣線取向來(lái)對(duì)纖維的取向分布進(jìn)行測(cè)量.首先采集非織造布纖維網(wǎng)圖像,采用中值濾波去除圖像中的噪聲.然后選用一定的閾值將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理填充纖維內(nèi)部孔洞.經(jīng)圖像標(biāo)識(shí)依次提取各個(gè)孔洞子圖像.最后根據(jù)孔洞邊緣線的取向計(jì)算纖維的取向角,經(jīng)統(tǒng)計(jì)得到纖維的取向分布.

利用半導(dǎo)體光纖點(diǎn)光源設(shè)計(jì)研制了料位測(cè)量裝置,通過(guò)采集和分析點(diǎn)光源照射物料表層形成圖像的方法,實(shí)時(shí)檢測(cè)隨容器內(nèi)物料的高低而不斷變化的圓形光斑,然后分析光斑的直徑或面積大小以求出料位值,并將該值與料位現(xiàn)場(chǎng)實(shí)景圖像同時(shí)輸出,以有效避免誤導(dǎo)操作.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法是可行和有效的.

為了精確測(cè)量建筑物的高度,采用了全站儀懸高測(cè)量法進(jìn)行測(cè)量,同時(shí)闡述了懸高測(cè)量的原理和作業(yè)模式,推導(dǎo)了雙測(cè)站法測(cè)量高度的計(jì)算公式,并對(duì)測(cè)量誤差進(jìn)行了分析討論.工程實(shí)際應(yīng)用證明:利用全站儀懸高測(cè)量法對(duì)建筑物的高度進(jìn)行檢測(cè),精度較高,可信度較好.

通信鐵塔維保規(guī)范 二〇一四年五月 鐵塔維護(hù)保養(yǎng)技術(shù)要求 1、鐵塔安全檢測(cè) 1.1檢查鐵塔構(gòu)件及各種附件是否缺損、生銹銹 蝕，用經(jīng)緯儀對(duì)鐵塔的垂直度進(jìn)行測(cè)量，測(cè)出偏差的 數(shù)據(jù)，并確定鐵塔是否存在安全隱患。 1.2檢查鐵塔上防雷設(shè)施的安全性。 1.3抽檢全塔20%的螺栓如松動(dòng)超過(guò)50%進(jìn)行全 塔緊固，是否有缺失。檢查每節(jié)鋼管法蘭連接處的螺 栓是否松動(dòng)，缺失。螺栓連接松緊適當(dāng)、構(gòu)件無(wú)銹蝕、 松脫、缺失情況,每節(jié)鋼管都進(jìn)行檢查、發(fā)現(xiàn)接點(diǎn)開(kāi)裂 或不牢固的要全部焊接牢固；發(fā)現(xiàn)管體有裂紋或銹蝕 嚴(yán)重的要維修或更換。險(xiǎn)情及時(shí)上報(bào)。 1.4檢查鐵塔地腳螺栓包封是否完好。無(wú)結(jié)構(gòu)變 形、水土流失、基礎(chǔ)沉陷等險(xiǎn)情，無(wú)雜物、雜草。 1.5沒(méi)經(jīng)過(guò)六級(jí)以上地震或十級(jí)以上大風(fēng)需對(duì)鐵 塔進(jìn)行巡檢抽查并做好記錄。 2、鐵塔垂直度調(diào)校 2.1鐵塔整體垂直度要求≤h/1500，h等于塔高。 2.2如鐵塔垂直

通信鐵塔工程

6通信鐵塔工程

針對(duì)現(xiàn)有的距離測(cè)量方法僅能測(cè)量距離,功能較為單一的問(wèn)題。提出一種基于關(guān)聯(lián)成像和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的距離測(cè)量方法,其可達(dá)到測(cè)量距離和成像的目的。通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)量檢測(cè)光路光強(qiáng),由計(jì)算機(jī)模擬不同傳播距離參考光路光強(qiáng),將兩路光強(qiáng)做相關(guān)運(yùn)算獲得一系列目標(biāo)物體圖像,用峰值信噪比評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量,峰值信噪比最大的圖像對(duì)應(yīng)的參考距離即為測(cè)量值。文中利用matlab設(shè)計(jì)了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了文中方法達(dá)到了獲得目標(biāo)物體圖像和準(zhǔn)確測(cè)量的效果。

懸高測(cè)量是測(cè)繪的一項(xiàng)重要高度檢測(cè)手段,本文重點(diǎn)介紹了懸高測(cè)量原理、雙測(cè)站法測(cè)量方式、懸高測(cè)量在城市中的應(yīng)用、測(cè)量結(jié)果計(jì)算以及對(duì)測(cè)量誤差進(jìn)行了討論和分析。結(jié)果表明懸高法測(cè)量建筑物高度精度較高。

根據(jù)dr圖像目標(biāo)邊緣模糊、對(duì)比度低的特點(diǎn),將小波多尺度分解與基于水平集演化的cv模型相結(jié)合,由此加快主動(dòng)輪廓線向缺陷邊緣收斂的速度,通過(guò)改進(jìn)亞像素線性插值方法,使分割精度從整像素級(jí)提高到亞像素級(jí),從而實(shí)現(xiàn)缺陷的亞像素測(cè)量。仿真結(jié)果表明,該方法的測(cè)量精度優(yōu)于傳統(tǒng)方法,對(duì)實(shí)際鑄件dr圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了其高效性。

測(cè)量建筑物高度的最佳條件

測(cè)量建筑物高度的最佳條件

本文簡(jiǎn)要論述了通信鐵塔工程監(jiān)理的重點(diǎn)和難點(diǎn),并對(duì)我國(guó)加入wto后的監(jiān)理工作提出了展望。

文章提出基于圖像處理的園林綠化中病害防治及其樹(shù)木養(yǎng)護(hù)方法。該方法先融合區(qū)域增長(zhǎng)分割的理論,對(duì)樹(shù)木葉片中的病害圖像進(jìn)行分割,將病害圖像重組為一維向量,利用ldp對(duì)病害圖像一維向量進(jìn)行維數(shù)約簡(jiǎn),設(shè)定最近鄰分類(lèi)器。利用分類(lèi)器識(shí)別樹(shù)木病害類(lèi)別,將高維空間的一維向量樣本點(diǎn)表述在低維子空間,給出10個(gè)具有代表性的特征分量。獲取樹(shù)木病害的聚類(lèi)中心分類(lèi)特征向量,給出樹(shù)木病害葉片的病斑類(lèi)別的最大隸屬度準(zhǔn)則,由此設(shè)定園林綠化中的病害防治及其樹(shù)木養(yǎng)護(hù)策略。試驗(yàn)仿真結(jié)果表明,該方法可以高效識(shí)別樹(shù)木的病害類(lèi)別,為園林綠化中的病害防治及其樹(shù)木養(yǎng)護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。