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公开(公告)号:CN116206156A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202310209580.4
申请日:2023-03-07
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/28 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种阴影干扰下的路面裂缝分类识别方法,包括以下步骤:S1:利用阈值分割法进行裂缝粗提取;S2:通过K‑means聚类算法和分组亮度补偿算法消除阴影;S3:再次利用阈值分割法提取裂缝,并与S1提取的裂缝取交集,得到裂缝种子图;S4:利用张量投票算法增强裂缝特征,抑制伪裂缝;S5:采用RANSAC算法拟合对裂缝像素点进行直线拟合,并根据不同种类裂缝的特征,结合拟合直线进行裂缝的分类识别;本发明的方法可准确完整地提取阴影干扰下的路面裂缝,并实现对路面裂缝的分类识别。
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公开(公告)号:CN115905818A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202310142543.6
申请日:2023-02-21
Applicant: 长安大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的滑坡预警方法,包括:获取目标位置的历史监测数据,将获取到的数据存储在数据库中;对获取得到的地表绝对位移数据进行变分模态分解,得到有限个固有模态分量;对分解得到的每一个固有模态分量进行小波阈值降噪,最后将降噪后的分量进行重构得到降噪重构后的位移数据;利用长短期记忆神经网络的方法对降噪处理过后的移位数据进行位移预测;构建深度置信神经网络模型,并利用滑坡位移预测数据对是否滑坡进行预警。本发明的方法,解决了现有技术中对滑坡位移预警中预测精度差的问题,从而实现一种更为综合、科学的预警方法。
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公开(公告)号:CN116385986A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310051749.8
申请日:2023-02-02
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种洗扫车路面垃圾识别与洗扫工作量计算方法,包括:获取洗扫车工作的不同种类道路路面垃圾图像;构建垃圾样本集;构建基于改进yolov5s的路面垃圾目标检测模型;训练和测试改进的yolov5s模型,获得训练好的目标检测模型;对路面垃圾图像进行预处理;计算洗扫车路面垃圾洗扫工作量;设计一种基于洗扫工作量等级系数的洗扫车自适应模糊控制方案。本发明利用改进的yolov5s成功实现了多目标垃圾检测任务,结合图像处理技术,得到一种新型路面垃圾洗扫工作量计算方法;提出了基于洗扫工作量等级系数的洗扫车自适应模糊控制方案,为进一步优化洗扫车的节能控制提出新方法。
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