基于圖像處理的通信鐵塔和建筑物高度測量方法

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,且修模效率低的問題。采用圖像處理相關(guān)技術(shù),實現(xiàn)鉆頭初始角度的自動識別。這對實現(xiàn)麻花鉆頭修磨的自動化具有較高的工程應(yīng)用價值。首先運(yùn)用差影法、canny邊緣檢測算法、霍夫變換等算法對拍攝圖像進(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)實際測試,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數(shù)方法。首先對生產(chǎn)出的成捆鋼筋端面進(jìn)行攝像;然后對拍攝的端面圖像進(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;再對圖像輪廓進(jìn)行提取分析,計算出各個輪廓區(qū)域中包含的鋼筋數(shù)目,從而統(tǒng)計出鋼筋的總根數(shù)。實驗結(jié)果表明,該方法應(yīng)用于實際生產(chǎn)中能降低成本,提高計數(shù)精度。

在分析ikonos衛(wèi)星圖像上建筑物陰影與實際高度關(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)能夠為相關(guān)教育部門提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開展素質(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)測量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計開發(fā)了一套自動化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測量的對比研究實驗,將傳統(tǒng)的接觸式測量與基于圖像處理的非接觸式測量效果進(jìn)行了對比分析。

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)能夠為相關(guān)教育部門提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開展素質(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)測量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計開發(fā)了一套自動化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測量的對比研究實驗,將傳統(tǒng)的接觸式測量與基于圖像處理的非接觸式測量效果進(jìn)行了對比分析。

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)能夠為相關(guān)教育部門提供數(shù)據(jù)支撐,有助于開展素質(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)測量的兩種方法,分析了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測量的必要性,基于圖片處理技術(shù)設(shè)計開發(fā)了一套自動化獲取學(xué)生體質(zhì)參數(shù)的測量系統(tǒng),并組織了學(xué)生體質(zhì)參數(shù)測量的對比研究實驗,將傳統(tǒng)的接觸式測量與基于圖像處理的非接觸式測量效果進(jìn)行了對比分析。

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.并對纖維直徑的分布情況進(jìn)行了初步分析.

針對智能小區(qū)建設(shè)發(fā)展的必然趨勢,提出了遠(yuǎn)程水表自動抄表系統(tǒng)的解決方案,研究了基于arm硬件平臺的抄表系統(tǒng)的設(shè)計技術(shù)。設(shè)計了基于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,同時對采集的圖像進(jìn)行處理和識別,并描述了圖像識別部分各模塊的程序流程,從而實現(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)效益和社會效益,具有一定的工程應(yīng)用價值。

對于鐵路貨車車號的特征,本文給出了一種基于圖像處理的鐵路貨車車號定位與識別方法。其先是對車號位置圖像實現(xiàn)預(yù)處理并粗定位出車號位置,接著應(yīng)用改進(jìn)的soble算子進(jìn)行邊緣檢測與投影法以及鐵路貨車車號先驗知識相結(jié)合對車號區(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現(xiàn)了對車號的識別。最后的實驗結(jié)果證明,這一方法對鐵路貨車各類車型車號區(qū)域定位以及識別都有著很高的準(zhǔn)確率。

通過提取非織造布圖像中纖維之間孔洞的邊緣線取向來對纖維的取向分布進(jìn)行測量.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)識依次提取各個孔洞子圖像.最后根據(jù)孔洞邊緣線的取向計算纖維的取向角,經(jīng)統(tǒng)計得到纖維的取向分布.

利用半導(dǎo)體光纖點(diǎn)光源設(shè)計研制了料位測量裝置,通過采集和分析點(diǎn)光源照射物料表層形成圖像的方法,實時檢測隨容器內(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)場實景圖像同時輸出,以有效避免誤導(dǎo)操作.實驗結(jié)果表明,所提方法是可行和有效的.

為了精確測量建筑物的高度,采用了全站儀懸高測量法進(jìn)行測量,同時闡述了懸高測量的原理和作業(yè)模式,推導(dǎo)了雙測站法測量高度的計算公式,并對測量誤差進(jìn)行了分析討論.工程實際應(yīng)用證明:利用全站儀懸高測量法對建筑物的高度進(jìn)行檢測,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 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)緯儀對鐵塔的垂直度進(jìn)行測量，測出偏差的 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%的螺栓如松動超過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，缺失。螺栓連接松緊適當(dāng)、構(gòu)件無銹蝕、 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。險情及時上報。 1.4檢查鐵塔地腳螺栓包封是否完好。無結(jié)構(gòu)變 形、水土流失、基礎(chǔ)沉陷等險情，無雜物、雜草。 1.5沒經(jīng)過六級以上地震或十級以上大風(fēng)需對鐵 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

針對現(xiàn)有的距離測量方法僅能測量距離,功能較為單一的問題。提出一種基于關(guān)聯(lián)成像和圖像質(zhì)量評價的距離測量方法,其可達(dá)到測量距離和成像的目的。通過實驗測量檢測光路光強(qiáng),由計算機(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,用峰值信噪比評價圖像質(zhì)量,峰值信噪比最大的圖像對應(yīng)的參考距離即為測量值。文中利用matlab設(shè)計了相應(yīng)的實驗,驗證了文中方法達(dá)到了獲得目標(biāo)物體圖像和準(zhǔn)確測量的效果。

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

根據(jù)dr圖像目標(biāo)邊緣模糊、對比度低的特點(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,由此加快主動輪廓線向缺陷邊緣收斂的速度,通過改進(jìn)亞像素線性插值方法,使分割精度從整像素級提高到亞像素級,從而實現(xiàn)缺陷的亞像素測量。仿真結(jié)果表明,該方法的測量精度優(yōu)于傳統(tǒng)方法,對實際鑄件dr圖像的實驗結(jié)果驗證了其高效性。

測量建筑物高度的最佳條件

測量建筑物高度的最佳條件

本文簡要論述了通信鐵塔工程監(jiān)理的重點(diǎn)和難點(diǎn),并對我國加入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木養(yǎng)護(hù)方法。該方法先融合區(qū)域增長分割的理論,對樹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對病害圖像一維向量進(jìn)行維數(shù)約簡,設(shè)定最近鄰分類器。利用分類器識別樹木病害類別,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個具有代表性的特征分量。獲取樹木病害的聚類中心分類特征向量,給出樹木病害葉片的病斑類別的最大隸屬度準(zhǔn)則,由此設(shè)定園林綠化中的病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)策略。試驗仿真結(jié)果表明,該方法可以高效識別樹木的病害類別,為園林綠化中的病害防治及其樹木養(yǎng)護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。