10.3969/j.issn.1006-9348.2020.01.086
大型建筑表层墙体裂痕自动监测仿真
针对当前方法进行大型建筑表层墙体裂痕监测时,普遍存在着监测响应时间过长,准确率较低,能源消耗较大等问题.提出基于人工智能视觉的墙体裂痕监测方法.利用k-means算法将含有裂痕的表层墙体进行分类,引入概率松弛算法求出含有裂痕表层墙体像素点之间的空间结构特点,对含有裂痕信息的墙体进行特征提取,采用MeanShift序列算法,对墙体裂痕目标进行判别,引入核函数采集墙体裂痕图像集合间差异,以此完成监测.实验结果表明,所提出方法在进行大型建筑表层墙体裂痕监测时,监测响应时间较短、准确率较高、能源消耗较小.
大型建筑表层、墙体裂痕、监测
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2020-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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