隨著基礎(chǔ)設(shè)施和城鎮(zhèn)建設(shè)量飛速增長(zhǎng),施工進(jìn)度越來(lái)越快,對(duì)混凝土澆筑質(zhì)量的要求日益嚴(yán)格。振搗是混凝土澆筑過(guò)程中的關(guān)鍵工藝,振搗質(zhì)量的監(jiān)測(cè)與控制是施工質(zhì)量控制中的重要環(huán)節(jié)。因而對(duì)振搗質(zhì)量的智能監(jiān)測(cè)與評(píng)估有重要意義。目前,施工人員主要依據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行振搗質(zhì)量控制,隨意性強(qiáng)且振搗效果難以量化評(píng)價(jià)。一旦欠振、過(guò)振或漏振將造成質(zhì)量缺陷而無(wú)法及時(shí)得知,留下重大安全隱患�，F(xiàn)有的振搗質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)往往需對(duì)振搗棒進(jìn)行大幅改進(jìn),且需在建筑工地建立GPS基站,工序繁瑣,操作復(fù)雜,成本較高,未能普遍應(yīng)用。根據(jù)施工場(chǎng)景及振搗工藝要求進(jìn)行振搗質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的硬件參數(shù)計(jì)算、選型及搭建,采用張正友標(biāo)定法及立體標(biāo)定算法進(jìn)行雙目標(biāo)定,得到圖像坐標(biāo)與三維物理坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系;基于交并比和中心坐標(biāo)像素偏差距離對(duì)比分析多尺度自適應(yīng)型均值漂移算法（ASMS）,引入核函數(shù)的相關(guān)濾波類算法（kcf）,高效的卷積濾波算子（ECO）,以及Siamese全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Siam FC）四種運(yùn)動(dòng)跟蹤算法,選擇魯棒性最好、精度最高且效率最高的ECO算法進(jìn)行振搗棒的運(yùn)動(dòng)跟蹤。結(jié)合最大響應(yīng)值和平均峰值相關(guān)能量（APEC）設(shè)計(jì)一種新的跟蹤置信度指標(biāo)評(píng)估算法跟... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

混凝土振搗示意圖

圖 1-4 通訊網(wǎng)絡(luò)示意圖[8]9 月，河海大學(xué)的田正宏、李東新等提出一種振搗時(shí)搗棒插拔混凝土?xí)r，棒體工作電流和振搗音頻差異是否處于振搗狀態(tài)，進(jìn)而計(jì)算時(shí)長(zhǎng)。如圖 1-5 為振實(shí)時(shí)采集振搗棒工作電流實(shí)時(shí)采集振搗棒工作音頻與電流閾值比較大小得到工作狀態(tài)A與音頻閾值比較大小得到工作狀態(tài)BA與B相同？保持工作狀態(tài)YNN

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文狀態(tài)預(yù)測(cè)是根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型遞推來(lái)實(shí)現(xiàn)的，利用當(dāng)前觀測(cè)值和觀測(cè)似然模型，計(jì)算預(yù)測(cè)值的置信度，并進(jìn)行修正。當(dāng)模型服從線性分布、系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲服從正態(tài)分布時(shí)，采用卡爾曼濾波算法，可得貝葉斯濾波最優(yōu)解；而對(duì)于非線性的情況，通過(guò)擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter)[18]可得其次優(yōu)解。如均值漂移算法(Mean-shift)[19]以及為實(shí)現(xiàn)尺度魯棒估計(jì)的自適應(yīng)尺度均值漂移算法 ASMS(Adaptive Scaled Mean Shift)[20]是精度和魯棒性都較好的概率跟蹤方法。如圖 1-7 為采用不同的跟蹤算法對(duì)小狗的跟蹤結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于視覺(jué)的移動(dòng)機(jī)器人自主定位導(dǎo)航[J]. 方強(qiáng),謝存禧.  機(jī)床與液壓. 2004(07)
[2]運(yùn)動(dòng)視覺(jué)在移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航與定位中的應(yīng)用[J]. 朱常琳,郭光輝.  蘭州鐵道學(xué)院學(xué)報(bào). 2000(06)

博士論文
[1]視覺(jué)目標(biāo)識(shí)別與三維定位關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 謝妤嬋.天津大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于SIFT算子的雙目視覺(jué)三維測(cè)量技術(shù)研究[D]. 陳愛(ài)鸞.廣東工業(yè)大學(xué) 2015
[2]目標(biāo)跟蹤算法的研究與分析[D]. 苗青.上海交通大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3508524