基于ARM的過壩泥流體下泄特征檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
發(fā)布時間:2021-04-20 10:30
隨著環(huán)境的惡化,各地區(qū)頻繁發(fā)生泥石流,導致公路鐵路等交通設施嚴重癱瘓,致使人員大量傷亡,給社會帶來重大的損失。為了減少人員傷亡和財產(chǎn)損失,政府部門在大部分地區(qū)修筑攔沙壩。當攔沙壩過壩宣泄時,溢流泥流體產(chǎn)生的動力壓力明顯加大,且泥流體下泄時形體的橫向寬度、下泄中與下游的入射角度和形體面積等特征均影響壩體結構、制約泥流體沖擊特性和攔沙壩下游溝床掏刷。由于泥流體下泄時環(huán)境因素不可控,人為實時測量受到阻礙,因此如何運用便捷化的儀器設備和處理技術對特殊環(huán)境中的泥流體下泄特征檢測,成為一種迫切需要解決的難題和趨勢。本系統(tǒng)針對室內(nèi)模型,利用土石混合物質模擬過壩泥流體下泄,通過使用圖像處理的方法,設計一種便捷化的檢測設備,對其進行特征區(qū)域提取和特征值檢測。為實現(xiàn)本檢測系統(tǒng),主要對特征提取和檢測算法、系統(tǒng)設計方案、系統(tǒng)軟硬件和應用程序進行研究,具體內(nèi)容如下:第一、分析室內(nèi)模型的實際環(huán)境情況,提出高效準確適用于特征檢測的處理流程(如槽體部分的去除、圖像預處理、特征區(qū)域的上下邊沿獲取、邊緣區(qū)域去除和小區(qū)域面積去除等算法),對流程中所使用的算法進行分析和驗證,從而完成過壩泥流體下泄特征區(qū)域提取、特征區(qū)域橫向寬...
【文章來源】:成都理工大學四川省
【文章頁數(shù)】:86 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 研究的背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容
1.4 論文結構
第2章 理論基礎及相關原理
2.1 系統(tǒng)功能需求分析
2.1.1 特征檢測的需求分析
2.1.2 人機交互需求分析
2.2 CMOS相機測量原理
2.2.1 相機內(nèi)參的基礎知識
2.2.2 CMOS相機多距離測量原理
2.2.3 CMOS相機的參數(shù)標定原理
2.3 最小二乘法曲線擬合原理
2.4 霍夫變換直線檢測原理
2.5 本章小結
第3章 過壩泥流體下泄特征提取算法的研究
3.1 特征區(qū)域提取算法的研究
3.1.1 去除槽體的方法
3.1.2 圖像預處理
3.1.3 形態(tài)學運算方法
3.1.4 邊沿獲取方法
3.1.5 邊緣區(qū)域去除方法
3.1.6 小區(qū)域去除方法
3.2 特征區(qū)域面積獲取算法的研究
3.3 入射角度獲取算法的研究
3.4 本章小結
第4章 系統(tǒng)設計
4.1 系統(tǒng)的總體設計
4.2 系統(tǒng)硬件設計
4.2.1 MCU的選型
4.2.2 圖像采集設備
4.2.3 電源設計
4.2.4 觸摸屏
4.2.5 外圍設備
4.3 系統(tǒng)軟件設計
4.3.1 系統(tǒng)軟件平臺
4.3.2 系統(tǒng)移植
4.3.3 OpenCV移植
4.3.4 用戶應用程序
4.4 本章小結
第5章 系統(tǒng)測試與分析
5.1 多距離實驗結果及分析
5.2 系統(tǒng)的測試平臺
5.2.1 硬件的測試平臺
5.2.2 軟件的測試平臺
5.3 系統(tǒng)的可行性分析
5.4 系統(tǒng)的評價
結論
致謝
參考文獻
攻讀學位期間取得學術成果
附錄 A
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種基于車道線檢測的自動駕駛預行駛區(qū)域判別方法[J]. 高嵩,何佳,戎輝,王文揚,郭蓬,范海瑞. 激光雜志. 2018(07)
[2]曲線擬合的方法[J]. 耿愛成. 價值工程. 2017(31)
[3]基于OpenCV的硅片盒中硅片層級分布定位檢測方法[J]. 劉志峰,文俊武,蔡力鋼,陳國英,王倩蕾,楊聰彬. 北京工業(yè)大學學報. 2017(07)
[4]基于不規(guī)則圖像面積測量的窄體舌鰨個體重量估計[J]. 馬國強,田云臣,李曉嵐. 微型機與應用. 2016(16)
[5]泥石流沖擊力的研究現(xiàn)狀[J]. 李培振,高宇,郭沫君. 結構工程師. 2015(01)
[6]泥石流攔砂壩溢流口過流能力實驗研究[J]. 林雪平,游勇,柳金峰,趙彥波. 自然災害學報. 2015(01)
[7]一種用于膠囊圖像分割改進的分水嶺算法[J]. 嚴盈富,吳君才. 南昌航空大學學報(自然科學版). 2012(04)
[8]基于霍夫變換的直線檢測技術[J]. 唐佳林,王鎮(zhèn)波,張鑫鑫. 科技信息. 2011(14)
[9]基于群體智能與K-均值相結合的關鍵幀提取[J]. 張建明,李廣翠,蔣興杰. 計算機應用研究. 2011(01)
[10]數(shù)字圖像增強中灰度變換方法研究[J]. 余章明,張元,廉飛宇,陳得民,王紅民. 電子質量. 2009(06)
博士論文
[1]具有生長特征的虛擬植物模型研究[D]. 馬學強.山東師范大學 2015
碩士論文
[1]基于探地雷達的樹木根系圖像處理與根直徑估計[D]. 賈佳.東北林業(yè)大學 2017
[2]基于機器視覺的中厚鋼板輪廓檢測系統(tǒng)的研究[D]. 胡遠.浙江理工大學 2017
[3]基于ARM的說話人識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 屈雷.西安工程大學 2016
[4]基于ARM9的考生考場指紋驗證系統(tǒng)[D]. 韓夢瑤.西安科技大學 2016
[5]基于嵌入式Linux的智能家居監(jiān)控系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D]. 鄒翰.武漢輕工大學 2016
[6]基于嵌入式Linux智能家居視頻監(jiān)控的實現(xiàn)[D]. 金長委.浙江工業(yè)大學 2015
[7]基于圖像處理的混凝土路面病害巡檢評估系統(tǒng)設計[D]. 劉才臻.西安工業(yè)大學 2015
[8]基于結構信息的視頻/圖像質量客觀評估算法的研究[D]. 康凱.電子科技大學 2015
[9]新型無線定標器的設計與實現(xiàn)[D]. 沈超.哈爾濱工程大學 2015
[10]基于嵌入式Linux的多功能移動終端研究與實現(xiàn)[D]. 伍學民.廣東工業(yè)大學 2014
本文編號:3149510
【文章來源】:成都理工大學四川省
【文章頁數(shù)】:86 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 引言
1.1 研究的背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 研究內(nèi)容
1.4 論文結構
第2章 理論基礎及相關原理
2.1 系統(tǒng)功能需求分析
2.1.1 特征檢測的需求分析
2.1.2 人機交互需求分析
2.2 CMOS相機測量原理
2.2.1 相機內(nèi)參的基礎知識
2.2.2 CMOS相機多距離測量原理
2.2.3 CMOS相機的參數(shù)標定原理
2.3 最小二乘法曲線擬合原理
2.4 霍夫變換直線檢測原理
2.5 本章小結
第3章 過壩泥流體下泄特征提取算法的研究
3.1 特征區(qū)域提取算法的研究
3.1.1 去除槽體的方法
3.1.2 圖像預處理
3.1.3 形態(tài)學運算方法
3.1.4 邊沿獲取方法
3.1.5 邊緣區(qū)域去除方法
3.1.6 小區(qū)域去除方法
3.2 特征區(qū)域面積獲取算法的研究
3.3 入射角度獲取算法的研究
3.4 本章小結
第4章 系統(tǒng)設計
4.1 系統(tǒng)的總體設計
4.2 系統(tǒng)硬件設計
4.2.1 MCU的選型
4.2.2 圖像采集設備
4.2.3 電源設計
4.2.4 觸摸屏
4.2.5 外圍設備
4.3 系統(tǒng)軟件設計
4.3.1 系統(tǒng)軟件平臺
4.3.2 系統(tǒng)移植
4.3.3 OpenCV移植
4.3.4 用戶應用程序
4.4 本章小結
第5章 系統(tǒng)測試與分析
5.1 多距離實驗結果及分析
5.2 系統(tǒng)的測試平臺
5.2.1 硬件的測試平臺
5.2.2 軟件的測試平臺
5.3 系統(tǒng)的可行性分析
5.4 系統(tǒng)的評價
結論
致謝
參考文獻
攻讀學位期間取得學術成果
附錄 A
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種基于車道線檢測的自動駕駛預行駛區(qū)域判別方法[J]. 高嵩,何佳,戎輝,王文揚,郭蓬,范海瑞. 激光雜志. 2018(07)
[2]曲線擬合的方法[J]. 耿愛成. 價值工程. 2017(31)
[3]基于OpenCV的硅片盒中硅片層級分布定位檢測方法[J]. 劉志峰,文俊武,蔡力鋼,陳國英,王倩蕾,楊聰彬. 北京工業(yè)大學學報. 2017(07)
[4]基于不規(guī)則圖像面積測量的窄體舌鰨個體重量估計[J]. 馬國強,田云臣,李曉嵐. 微型機與應用. 2016(16)
[5]泥石流沖擊力的研究現(xiàn)狀[J]. 李培振,高宇,郭沫君. 結構工程師. 2015(01)
[6]泥石流攔砂壩溢流口過流能力實驗研究[J]. 林雪平,游勇,柳金峰,趙彥波. 自然災害學報. 2015(01)
[7]一種用于膠囊圖像分割改進的分水嶺算法[J]. 嚴盈富,吳君才. 南昌航空大學學報(自然科學版). 2012(04)
[8]基于霍夫變換的直線檢測技術[J]. 唐佳林,王鎮(zhèn)波,張鑫鑫. 科技信息. 2011(14)
[9]基于群體智能與K-均值相結合的關鍵幀提取[J]. 張建明,李廣翠,蔣興杰. 計算機應用研究. 2011(01)
[10]數(shù)字圖像增強中灰度變換方法研究[J]. 余章明,張元,廉飛宇,陳得民,王紅民. 電子質量. 2009(06)
博士論文
[1]具有生長特征的虛擬植物模型研究[D]. 馬學強.山東師范大學 2015
碩士論文
[1]基于探地雷達的樹木根系圖像處理與根直徑估計[D]. 賈佳.東北林業(yè)大學 2017
[2]基于機器視覺的中厚鋼板輪廓檢測系統(tǒng)的研究[D]. 胡遠.浙江理工大學 2017
[3]基于ARM的說話人識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 屈雷.西安工程大學 2016
[4]基于ARM9的考生考場指紋驗證系統(tǒng)[D]. 韓夢瑤.西安科技大學 2016
[5]基于嵌入式Linux的智能家居監(jiān)控系統(tǒng)研究與實現(xiàn)[D]. 鄒翰.武漢輕工大學 2016
[6]基于嵌入式Linux智能家居視頻監(jiān)控的實現(xiàn)[D]. 金長委.浙江工業(yè)大學 2015
[7]基于圖像處理的混凝土路面病害巡檢評估系統(tǒng)設計[D]. 劉才臻.西安工業(yè)大學 2015
[8]基于結構信息的視頻/圖像質量客觀評估算法的研究[D]. 康凱.電子科技大學 2015
[9]新型無線定標器的設計與實現(xiàn)[D]. 沈超.哈爾濱工程大學 2015
[10]基于嵌入式Linux的多功能移動終端研究與實現(xiàn)[D]. 伍學民.廣東工業(yè)大學 2014
本文編號:3149510
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