变形:变形是物体在外来因素作用下产生的形状、大小及位置的变化(随时间域和空间域的变化),它是自然界普遍存在的现象。变形体:一般包括工程建筑物、构筑物、大型机械设备以及其他自然和人工对象等。     变形体和变形观测 
   变形监测:变形监测就是利用专用的仪器和方法对变形体的变形现象进行持续观测,对变形体变形性态进行分析,对变形体变形的空间状态和时间特征进行预测等所开展的各项工作。变形监测又称为变            
                
         
            
            
            
            基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测导图和笔记资源下载三级目录# (外 Q1 2021)基于多尺度特征融合的深度监督卷积神经网络路面裂缝检测chap2 传统裂纹检测方法1)Traditional Image Process-Based Crack DetectionWavelet Transform小波转换将路面图像信号转换到频域,并设置适当的阈值用以划分裂纹的高频信号和非裂纹的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-24 14:33:43
                            
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            1.基于图像处理的地铁隧道裂缝识别算法研究1论文 | 基于图像处理的地铁隧道裂缝识别算法研究
作者 | 王耀东 ,余祖俊 ,白 彪 ,许西宁,朱力强由于受到环境影响,裂缝图像普遍存在着低对比度、光照不均匀、噪声污染严重等问题,该文章提出了提出了一种全局与局部相结合的预处理算法,以及基于连通区域的多级滤波算法。预处理能够高效抑制低对比度和光照不均匀的影响,基于连通区域的多级滤波方法可以较好地滤除图像            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python裂缝检测:一种智能监测技术
随着科技的发展和工业的进步,裂缝检测成为了许多工程领域中的一项重要任务。裂缝不仅会影响建筑物的美观,更会威胁到结构的安全性。因此,及时、准确地检测裂缝显得尤为重要。本文将探讨如何使用Python进行裂缝检测,结合相关的代码示例以及一些数据可视化技术,以便更好地理解这一过程。
## 裂缝检测的基本原理
裂缝检测通常可以分为两种方式:人工检测和自动化检            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            首先,我们用到的是imageai这个第三方库,然后下载yolo.h5(提取码:0ewg)预训练权重我们先来看一个最简单的实现方式,10行代码实现图像的目标检测from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
// 下面是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            传统算法处理裂缝的基本思路:第一种思路1.先转换彩色图为灰度图 2.进行自适应局部阈值化,目的是为了减少光照与阴影对阈值的影响 3.进行膨胀操作,尽量放大凸显裂缝,在用中值滤波平滑一下,去除一些高频噪声 4.进行腐蚀操作,让轮廓枝干化,减少类似裂缝物体的干扰。 5.测量裂缝宽和高 代码见:第二种思路:基于机器视觉的裂纹检测与跟踪 1.针对白亮的图像,先结合原色先验理论和去雾技术,增强裂纹特征,并对            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            使用 Python 进行深度学习以进行裂纹检测问题陈述数据集准备训练模型结论 问题陈述虽然新技术已经改变了我们生活的方方面面,在建筑领域似乎牛逼Ø正在努力追赶。目前,建筑物的结构状况仍然主要是人工检查。简单来说,即使现在需要检查结构是否有任何损坏,工程师也会手动检查所有表面并拍下一堆照片,同时记录任何裂缝的位置。然后需要在办公室多花几个小时来整理所有照片和笔记,试图从中做出有意义的报告。显然,这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-15 13:28:31
                            
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            Python Yolov5路面裂缝识别检测运行结果如下: 主要代码: import argparse
import logging
import math
import os
import random
import time
from copy import deepcopy
from pathlib import Path
from threading import Thr            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            3.基于计算机视觉技术的结构表面裂缝检测方法研究1论文 | 基于计算机视觉技术的结构表面裂缝检测方法研究
作者 | 韩晓健 赵志成期刊 | 建筑结构学报时间 | 2018文章在AlexNet网络的基础上使用迁移学习对图片进行分类,再通过各种方法对裂缝图像进行处理,获得裂缝。整个流程如下:样本准备:在AlexNet网络的基础上使用迁移学习,将150张裂缝图片滑动剪裁为小尺寸的图像,放入训练获得模型,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            裂缝检测技术-基于图像处理1.基于阔值分割的裂缝检测方法2.基于形态学的裂缝检测方法3.基于区域生长的裂缝检测方法4.基于渗流模型的裂缝检测方法5.基于小波变换的裂缝检测算法6.基于神经网络的裂缝检测方法 1.基于阔值分割的裂缝检测方法基于阈值分割的裂缝检测方法是一种综合的裂缝检测算法,主要分为两步:首先对输入的图像进行预处理,目的是去除混凝土表面图像上的背景噪声,同时增强裂缝特征;其次对预处理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-06 18:39:26
                            
                                292阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            论文 | A novel hybrid approach for crack detection【一种新型的混合裂缝检测方法】
作者 | Fen Fang*, Liyuan Li, Ying Gu, Hongyuan Zhu, Joo-Hwee Lim期刊 | Pattern Recognition(模式识别)时间 | 2020年该文章的主要技术路线是将Faster R-CNN 与 概率分析中的贝            
                
         
            
            
            
            各种裂缝(包括墙面裂缝,路面裂缝等)的目标检测yolo数据标注,画框打标签。 语义分割数据标注,打标签,像素级分割。标题:基于YOLO的裂缝目标检测算法与语义分割技术应用摘要: 裂缝检测在城市维护和建设中具有重要意义。本文提出了一种基于YOLO的裂缝目标检测算法,并结合语义分割技术实现对裂缝的精确标注。本文详细介绍了算法的原理和设计思路,并展示了其在实际场景中的应用效果。同时,我们还提供了灵活的价            
                
         
            
            
            
            此示例是一个综合的示例,检测的是皮革纹理表面上出现的凸起、凹痕、划痕上的缺陷。使用的依然是光度立体法,只是不同的缺陷,需要使用的是不同参数所生成的图像。示例代码如下:* 使用光度立体的方法检测皮革样品
* Initialization
dev_update_off ()
dev_close_window ()
dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', W            
                
         
            
            
            
            向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号:datayx环境要求Python 3.8或之后的版本还要安装requirements.txt文件中...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-10-24 11:48:03
                            
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            向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程   公众号:datayx环境要求Python 3.8或之后的版本还要安装requirements.txt文件中所有依赖包,包括1.7及以上版本的torchpip install -r requirements.txt项目 代码 获取方式:关注微信公众号 datadyx  然后回复 道路 即可获取。AI项目体验地址            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-02-06 15:49:23
                            
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            自从YOLO诞生依赖,关于YOLO的各种版本迭代更新就从未停止过,前不久的时候官方也推出了全新一代的YOLOv7模型,在各大主流视觉任务上都取得了很大的进步。官方项目地址在这里,首页截图如下所示: 截止目前已经有超过6.5K的star量了,还是很强的。感兴趣的话可以自行前去学习了解,闲话就说到这里了,接下来进入正文,首先来看效果:  
 裂缝检测系统演示 接下来看下完整项目详情:&nbs            
                
         
            
            
            
            ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。?个人主页:Matlab科研工作室?个人信条:格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器       &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            1、检查房屋有无裂缝。首先要仔细查看房屋主卧室及客厅靠近露台的地面和顶上有无裂缝,没有裂缝最好,如有裂缝,要看是什么样的裂缝。一般来说,与房间横梁平行的裂缝,虽属质量问题,但基本不存在危险,修补后不会妨碍使用。若裂缝与墙角呈45度斜角或与横梁垂直,说明该房屋沉降严重,存在结构性质量问题。其次要看露台处的两侧墙面是否有裂缝,若有裂缝也属严重的质量问题。最后看承重墙是否有裂缝,若裂缝贯穿整个墙面并且透            
                
         
            
            
            
            裂缝识别代码python是一项重要的计算机视觉任务,通常在结构健康监测和材料检验中应用广泛。随着深度学习和图像处理技术的发展,裂缝识别技术得以快速提升,使得其在各个行业中的应用变得更加精准和高效。
> “裂缝识别是指对工程结构在使用过程中产生的裂纹进行监测与分析,这对于延长结构的使用寿命和保障安全性至关重要。”——《工程结构监测与评估》
在进行裂缝识别时,性能指标是我们关注的核心维度。下表列出            
                
         
            
            
            
            一、道路裂缝检测的意义
随着交通运输业的快速发展,道路所承受的交通量日益增大,由此引发的一系列道路病害逐渐凸显出来。其中,道路裂缝是最常见的一种,它不仅影响着道路的使用性能,还威胁着交通安全。因此,对道路裂缝进行检测具有重要的现实意义。
首先,道路裂缝检测有助于及时发现并解决道路问题。道路裂缝是道路破损的初期表现,对其进行及时的检测与修复,可以防止裂缝进一步扩大,避免出现更为严重的道路病害,如坑槽            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-13 13:34:50
                            
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