基于计算机视觉的输电塔位移监测ROI关键点法
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1.石家庄铁道大学土木工程学院 石家庄,050043;2.中国电建集团河北省电力勘测设计研究院有限公司 石家庄,050031;3.河北省电力勘测设计技术创新中心 石家庄,050031;4.北京理工大学机械与车辆学院 北京,100081;5.山东大学土建与水利学院 济南,250100

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TU279.7+44;TH124

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国家自然科学基金资助项目(52178489)


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    为了实现输电塔远距离位移监测,同时满足低成本、无接触、易实施及精确度高等要求,结合输电塔的内轮廓特征和计算机视觉位移识别技术,提出感兴趣区域(region of interest,简称ROI)关键点法。首先,利用N近邻最小能量法进行ROI轮廓搜索提取,并与Harris角点检测算法相结合;其次,通过输电塔台架实验与灰度模板匹配法相比,ROI关键点法位移识别结果的平均误差、均方根误差分别降低了56%和45%,绝对误差小于5 mm和10 mm的准确率提高了61%和3%,计算效率提高了11倍,稳定性及抗噪性能较高;最后,在实验塔对比验证中,ROI关键点法的位移测量值与实际位移的差值百分比在0.0%~11.1%之间。结果表明,ROI关键点法在输电塔结构位移监测中具有较高的准确率、精细度、计算效率、稳定性及鲁棒性。

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  • 收稿日期:2022-07-13
  • 最后修改日期:2022-08-25
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  • 在线发布日期: 2024-10-15
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