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国家自然科学基金(51178193)

作品数:5 被引量:60H指数:3
相关作者:张肖宁许薛军符锌砂汪烨鲁岳更多>>
相关机构:华南理工大学中南大学中交宇科(北京)空间信息技术有限公司更多>>
发文基金:国家自然科学基金广东省交通厅科技项目更多>>
相关领域:交通运输工程建筑科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 4篇交通运输工程
  • 2篇自动化与计算...
  • 2篇建筑科学

主题

  • 2篇公路
  • 1篇道路工程
  • 1篇动目标
  • 1篇动目标检测
  • 1篇元胞
  • 1篇元胞自动机
  • 1篇运动目标检测
  • 1篇运动目标检测...
  • 1篇智能监控
  • 1篇识别方法
  • 1篇数字图像
  • 1篇双目
  • 1篇双目视觉
  • 1篇图像
  • 1篇图像处理
  • 1篇桥梁
  • 1篇自动机
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应阈值

机构

  • 4篇华南理工大学
  • 1篇中南大学
  • 1篇中交宇科(北...

作者

  • 2篇许薛军
  • 2篇张肖宁
  • 2篇符锌砂
  • 1篇李海峰
  • 1篇王祥波
  • 1篇鲁岳
  • 1篇汪烨

传媒

  • 1篇湖南大学学报...
  • 1篇华南理工大学...
  • 1篇中国公路学报
  • 1篇公路工程
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2015
  • 2篇2013
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于双目视觉的公路边坡表面位移识别方法被引量:6
2015年
针对目前公路边坡位移识别方法的不足,分析了基于双目视觉的公路边坡表面位移识别方法。在边坡表面设置一定数量的监测目标点,利用2台固定的摄像机采集边坡图像,采用亚像素搜索算法提取监测点的图像坐标,通过像平面坐标系、摄像机坐标系、测量坐标系之间的转换关系,计算监测点的三维坐标,识别边坡表面位移,并进行了可行性模拟验证。结果表明:监测点的计算位移值与实际值基本吻合,相对误差为2.02%,9组样本试验的标准差为0.832mm,测点误差值小于±1,±1.5,±2mm的比例分别为65%,89%,98%。
许薛军张肖宁
关键词:道路工程边坡位移双目视觉
基于元胞自动机的车道缩减区交通仿真软件设计与开发被引量:3
2017年
采用元胞自动机理论,将车辆在车道缩减区内的运动变化规律表述为元胞自动机的演化规则,标定了元胞长度最大速度和安全距离等参数,通过确定元胞变换的原则,设计缩减区元胞自动机的结构,建立了车道缩减区交通流模拟模型;在此基础上设计并开发了基于元胞自动机车道缩减区的交通仿真软件,并将仿真软件应用于长沙市某道路车道缩减区进行仿真分析。通过对仿真结果与实测数据的对比分析,表明:同样的初始输入条件下,车道缩减区的流量仿真结果与实测值相差10.25%,平均车速相差11.5%,仿真结果的综合准确率达到89.125%;同时,仿真软件能得到路段车辆时空分布图、交通流量时变图、动态追踪车辆轨迹图,从而较为准确地模拟了车道缩减区的拥挤消散过程,可以为通行能力分析和交通改善方案意见提供技术支持。
鲁岳符锌砂汪烨梁中岚
关键词:元胞自动机微观交通仿真
基于数字图像的混凝土桥梁裂缝检测技术被引量:42
2013年
应用visual C++6.0语言编制程序,研究了基于数字图像的桥梁裂缝检测方法,深入分析评价了图像灰度化、棋盘格角点求解像素率、滤波除噪、边缘检测等图像处理算法,实现了基于视频(或图像)的桥梁裂缝宽度计算和软件系统,并用15幅桥梁裂缝图像验证了其裂缝检测精度.结果表明:本文提出的裂缝识别方法能较好地用于钢筋混凝土桥梁和B类预应力混凝土桥梁的裂缝检测,当裂缝宽度大于0.3mm时,图像计算出的裂缝宽度值与实测值非常接近,相对误差在6%以内;当裂缝宽度为0.2~0.3mm时,相对误差在10%以内.
许薛军张肖宁
关键词:混凝土桥梁数字图像计算机识别图像处理
基于背景差分的高速公路运动目标检测算法被引量:3
2015年
针对背景差分法难以适应光照变化频繁且对实时性要求较高的高速公路监控环境的问题,提出一种差分图像自适应阈值确定算法,利用统计学方法对差分图像中目标的灰度值进行快速有效的分类,并将分类界限作为自适应阈值,再利用差分图像的梯度分布辅助判断运动目标的区域.试验结果表明,该算法可以适应不同的监控环境,能准确识别交通目标,且具有较好的稳定性.
符锌砂王祥波李海峰孟庆昕
关键词:目标检测背景差分自适应阈值
Crack detection of reinforced concrete bridge using video image被引量:8
2013年
With the digital image technology,a crack detection method of reinforced concrete bridge was studied for the performance assessment.The effects including the image gray level,pixel rate,noise filter,and edge detection were analyzed considering cracks qualities.A computer program was developed by visual C++6.0 programming language to detect the cracks,which was tested by 15cases of bridge video images.The results indicate that the relative error is within 6%for cracks larger than 0.3 mm cracks and it is less than 10%for crack width between 0.2 mm and 0.3 mm.In addition,for the crack below 0.1 mm,the relative error is more than30%because the bridge is in safe stage and it is very difficult to detect the actual width of crack.
许薛军张肖宁
共1页<1>
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