基于图像处理的边坡位移检测方法研究

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时间:2019-02-17

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1、重庆交通大学硕士学位论文基于图像处理的边坡位移检测方法研究姓名:严传鹏申请学位级别:硕士专业:管理科学与工程指导教师:林鹰20120410摘要摘要我国是一个多山的国家,也是世界上滑坡频繁的国家之一,滑坡对人类社会经济建设和社会发展有着直接或者是间接的危害。边坡灾害的检测是避免或减少危害的重要手段。目前在边坡安全检测领域,主要的检测手段有基于应力的检测和基于位移的检测两大类。基于应力的检测方法,如传感器法,存在专业化程度高、专业要求高等缺点;基于位移的检测方法,例如GPS检测法、人工现场检测法等,都在不同程度上存在专业化程度高、成本高、危险性等缺点。

2、近年来,随着计算机和数学科学的不断发展,数字图像处理技术愈加成熟。利用图像处理技术对拍摄的数字图像进行分析,能够检测和测量图像中感兴趣的目标,从而满足对位移测量的需求。与传统的位移检测方法相比,该方法具有安全、成本低、迅速、可靠等优点。基于以上论述,本文提出了基于图像处理技术和视频布防技术的边坡位移实时检测方法:在边坡上设置若干个目标对象体并组成位移阵,以位移阵的变化量来表征边坡的位移变化;利用图像处理技术对边坡图像进行分析处理,识别位移阵中的所有目标对象体;测算目标对象体的中心坐标并组成位移矩阵,两次位移矩阵之差即为边坡位移。另一方面,在目标对象

3、体的识别过程中,提出了目标对象体的自动识别方法以及中心点测量方法,并利用VC++平台开发了相应的处理程序。最后研究并设计了边坡位移检测系统,利用MFC实现了部分主要的功能模块,该系统不仅能及时检测边坡位移,还具有边坡视频实时录像以及报警功能,实时录像可以还原边坡实时状况,有助于查询边坡灾害发生的原因,报警功能有助于当灾害发生时能够及时展开救援工作,将损失降低到最低水平。关键词:边坡;位移检测;数字图像处理;视频布防;目标对象体ⅡABSTRCTABSTRACTOurcountryisamountainouscountry,andoneofthelan

4、dslid—frequentcountriesintheworld.Landslidehasdirectorindirectharmtotheeconomicconstructionandsocialdevelopmentofhumansociety,anditcausesgreatdamagetopeople’Slivesandproperty.Thedetectionofslopedisastersisallimportantmethodtoavoidorreduceharmness.Atpresent,inthefieldofslopesaf

5、etytesting,therearetwokindsoftestingmethodwhichbaseonsterssanddisplacement.Thetestingmethodsthatbasesonstress,likeSensormethod,existsomeweaknesslikehighlevelofspecializationandhi曲professionalrequirements。Thetestingmethodsthatbasesondisplacement,likeGPSandArtificialsitemethod,a

6、llesistsomewaeknessindifferentdegree,likehighlevelofspecialization,higecostanddanger.Withthecontinuousdevelopmentofcomputerscienceandmathematics,thetechniqueofdigitalimageprocessinghasmadegreatstridesindevelopment.TakeadvantageofimageprocessingtechnologytOanalysetheshotdigital

7、picture,WeCalldetectandmeasureinterestingobjectivesinit,SOthatwecallmeetthedemandofdisplacementmeasurement.Compare、Ⅳitllthetraditionaldisplacementmeasuremethod,thismethodhastheadvantagesofsecurity,lowcost,quick,reliable,etc.Basedontheabovediscusses,thisarticlehasputforwardreal

8、-timedetectionmethodofslopedisplacementwhichbasesonImageProce

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