一种基于光学特征分析的大坝不均匀沉降监测装置及方法

    公开(公告)号:CN117128923A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202311145738.2

    申请日:2023-09-06

    Abstract: 本发明提供一种基于光学特征分析的大坝不均匀沉降监测装置及方法,首先,将激光发射器与激光标靶分列大坝沉降产生的错动缝的两侧,同时针对坝体错动量较小难以明显观测的问题,通过在激光发射器和激光标靶间布设平凹透镜的方式将坝体错动值放大;其次,采用摄像机连续抓取含有激光投射点的激光标靶图像,并传输至监测终端进行实时分析;然后,通过像素值计算和小波滤噪的方法,将激光标靶图转化为高质量的单通道灰度图像;最后,基于霍夫圆检测和霍夫直线检测算法,提取出激光标靶图中激光投射点、基准圆、水平轴、竖直轴的特征信息,并通过光学特征计算获得大坝的竖直方向错动值和上下游方向错动值。

    大坝安全监测数据粗差智能识别方法

    公开(公告)号:CN111709465A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010497120.2

    申请日:2020-06-04

    Inventor: 孙辅庭 沈海尧

    Abstract: 本发明涉及一种大坝安全监测数据粗差智能识别方法,无须人为制定评判规则和阈值,又能够准确高效处理大批量多类型监测数据。本发明的技术方案是:S1、读入待检测的大坝安全监测数据,数据格式为[时间,数据];S2、采用无监督学习算法对待检测的监测数据序列进行检测,识别显著异常的数据,并标记疑似粗差数据Ⅰ和可能正常数据Ⅰ;S3、对可能正常数据Ⅰ采用滤波算法进行平滑处理,将原数据减去平滑处理后的数据得到残差,并再次使用无监督学习算法对数据序列的残差进行检测,根据残差分类识别出可能异常数据,标记疑似粗差数据Ⅱ和可能正常数据Ⅱ;本发明适用于大坝安全监测领域及其他时间序列数据检测领域。

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