基于ARM的過(guò)壩泥流體下泄特征檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)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(dǎo)致公路鐵路等交通設(shè)施嚴(yán)重癱瘓,致使人員大量傷亡,給社會(huì)帶來(lái)重大的損失。為了減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失,政府部門(mén)在大部分地區(qū)修筑攔沙壩。當(dāng)攔沙壩過(guò)壩宣泄時(shí),溢流泥流體產(chǎn)生的動(dòng)力壓力明顯加大,且泥流體下泄時(shí)形體的橫向?qū)挾、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(jié)構(gòu)、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(shí)環(huán)境因素不可控,人為實(shí)時(shí)測(cè)量受到阻礙,因此如何運(yùn)用便捷化的儀器設(shè)備和處理技術(shù)對(duì)特殊環(huán)境中的泥流體下泄特征檢測(cè),成為一種迫切需要解決的難題和趨勢(shì)。本系統(tǒng)針對(duì)室內(nèi)模型,利用土石混合物質(zhì)模擬過(guò)壩泥流體下泄,通過(guò)使用圖像處理的方法,設(shè)計(jì)一種便捷化的檢測(cè)設(shè)備,對(duì)其進(jìn)行特征區(qū)域提取和特征值檢測(cè)。為實(shí)現(xiàn)本檢測(cè)系統(tǒng),主要對(duì)特征提取和檢測(cè)算法、系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案、系統(tǒng)軟硬件和應(yīng)用程序進(jìn)行研究,具體內(nèi)容如下:第一、分析室內(nèi)模型的實(shí)際環(huán)境情況,提出高效準(zhǔn)確適用于特征檢測(cè)的處理流程(如槽體部分的去除、圖像預(yù)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(duì)流程中所使用的算法進(jìn)行分析和驗(yàn)證,從而完成過(guò)壩泥流體下泄特征區(qū)域提取、特征區(qū)域橫向?qū)?..
【文章來(lái)源】:成都理工大學(xué)四川省
【文章頁(yè)數(shù)】:86 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 理論基礎(chǔ)及相關(guān)原理
2.1 系統(tǒng)功能需求分析
2.1.1 特征檢測(cè)的需求分析
2.1.2 人機(jī)交互需求分析
2.2 CMOS相機(jī)測(cè)量原理
2.2.1 相機(jī)內(nèi)參的基礎(chǔ)知識(shí)
2.2.2 CMOS相機(jī)多距離測(cè)量原理
2.2.3 CMOS相機(jī)的參數(shù)標(biāo)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(cè)原理
2.5 本章小結(jié)
第3章 過(guò)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(yù)處理
3.1.3 形態(tài)學(xué)運(yùn)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(jié)
第4章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)
4.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
4.2.1 MCU的選型
4.2.2 圖像采集設(shè)備
4.2.3 電源設(shè)計(jì)
4.2.4 觸摸屏
4.2.5 外圍設(shè)備
4.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
4.3.1 系統(tǒng)軟件平臺(tái)
4.3.2 系統(tǒng)移植
4.3.3 OpenCV移植
4.3.4 用戶(hù)應(yīng)用程序
4.4 本章小結(jié)
第5章 系統(tǒng)測(cè)試與分析
5.1 多距離實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
5.2 系統(tǒng)的測(cè)試平臺(tái)
5.2.1 硬件的測(cè)試平臺(tái)
5.2.2 軟件的測(cè)試平臺(tái)
5.3 系統(tǒng)的可行性分析
5.4 系統(tǒng)的評(píng)價(jià)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果
附錄 A
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于車(chē)道線檢測(cè)的自動(dòng)駕駛預(yù)行駛區(qū)域判別方法[J]. 高嵩,何佳,戎輝,王文揚(yáng),郭蓬,范海瑞. 激光雜志. 2018(07)
[2]曲線擬合的方法[J]. 耿愛(ài)成. 價(jià)值工程. 2017(31)
[3]基于OpenCV的硅片盒中硅片層級(jí)分布定位檢測(cè)方法[J]. 劉志峰,文俊武,蔡力鋼,陳國(guó)英,王倩蕾,楊聰彬. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(07)
[4]基于不規(guī)則圖像面積測(cè)量的窄體舌鰨個(gè)體重量估計(jì)[J]. 馬國(guó)強(qiáng),田云臣,李曉嵐. 微型機(jī)與應(yīng)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(jié)構(gòu)工程師. 2015(01)
[6]泥石流攔砂壩溢流口過(guò)流能力實(shí)驗(yàn)研究[J]. 林雪平,游勇,柳金峰,趙彥波. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào). 2015(01)
[7]一種用于膠囊圖像分割改進(jìn)的分水嶺算法[J]. 嚴(yán)盈富,吳君才. 南昌航空大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(04)
[8]基于霍夫變換的直線檢測(cè)技術(shù)[J]. 唐佳林,王鎮(zhèn)波,張?chǎng)析? 科技信息. 2011(14)
[9]基于群體智能與K-均值相結(jié)合的關(guān)鍵幀提取[J]. 張建明,李廣翠,蔣興杰. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2011(01)
[10]數(shù)字圖像增強(qiáng)中灰度變換方法研究[J]. 余章明,張?jiān)?廉飛宇,陳得民,王紅民. 電子質(zhì)量. 2009(06)
博士論文
[1]具有生長(zhǎng)特征的虛擬植物模型研究[D]. 馬學(xué)強(qiáng).山東師范大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于探地雷達(dá)的樹(shù)木根系圖像處理與根直徑估計(jì)[D]. 賈佳.東北林業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于機(jī)器視覺(jué)的中厚鋼板輪廓檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D]. 胡遠(yuǎn).浙江理工大學(xué) 2017
[3]基于ARM的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 屈雷.西安工程大學(xué) 2016
[4]基于ARM9的考生考場(chǎng)指紋驗(yàn)證系統(tǒng)[D]. 韓夢(mèng)瑤.西安科技大學(xué) 2016
[5]基于嵌入式Linux的智能家居監(jiān)控系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 鄒翰.武漢輕工大學(xué) 2016
[6]基于嵌入式Linux智能家居視頻監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)[D]. 金長(zhǎng)委.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[7]基于圖像處理的混凝土路面病害巡檢評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 劉才臻.西安工業(yè)大學(xué) 2015
[8]基于結(jié)構(gòu)信息的視頻/圖像質(zhì)量客觀評(píng)估算法的研究[D]. 康凱.電子科技大學(xué) 2015
[9]新型無(wú)線定標(biāo)器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 沈超.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[10]基于嵌入式Linux的多功能移動(dòng)終端研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 伍學(xué)民.廣東工業(yè)大學(xué) 2014
本文編號(hào):3149510
【文章來(lái)源】:成都理工大學(xué)四川省
【文章頁(yè)數(shù)】:86 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容
1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 理論基礎(chǔ)及相關(guān)原理
2.1 系統(tǒng)功能需求分析
2.1.1 特征檢測(cè)的需求分析
2.1.2 人機(jī)交互需求分析
2.2 CMOS相機(jī)測(cè)量原理
2.2.1 相機(jī)內(nèi)參的基礎(chǔ)知識(shí)
2.2.2 CMOS相機(jī)多距離測(cè)量原理
2.2.3 CMOS相機(jī)的參數(shù)標(biāo)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(cè)原理
2.5 本章小結(jié)
第3章 過(guò)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(yù)處理
3.1.3 形態(tài)學(xué)運(yùn)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(jié)
第4章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.1 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)
4.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
4.2.1 MCU的選型
4.2.2 圖像采集設(shè)備
4.2.3 電源設(shè)計(jì)
4.2.4 觸摸屏
4.2.5 外圍設(shè)備
4.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
4.3.1 系統(tǒng)軟件平臺(tái)
4.3.2 系統(tǒng)移植
4.3.3 OpenCV移植
4.3.4 用戶(hù)應(yīng)用程序
4.4 本章小結(jié)
第5章 系統(tǒng)測(cè)試與分析
5.1 多距離實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
5.2 系統(tǒng)的測(cè)試平臺(tái)
5.2.1 硬件的測(cè)試平臺(tái)
5.2.2 軟件的測(cè)試平臺(tái)
5.3 系統(tǒng)的可行性分析
5.4 系統(tǒng)的評(píng)價(jià)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果
附錄 A
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于車(chē)道線檢測(cè)的自動(dòng)駕駛預(yù)行駛區(qū)域判別方法[J]. 高嵩,何佳,戎輝,王文揚(yáng),郭蓬,范海瑞. 激光雜志. 2018(07)
[2]曲線擬合的方法[J]. 耿愛(ài)成. 價(jià)值工程. 2017(31)
[3]基于OpenCV的硅片盒中硅片層級(jí)分布定位檢測(cè)方法[J]. 劉志峰,文俊武,蔡力鋼,陳國(guó)英,王倩蕾,楊聰彬. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(07)
[4]基于不規(guī)則圖像面積測(cè)量的窄體舌鰨個(gè)體重量估計(jì)[J]. 馬國(guó)強(qiáng),田云臣,李曉嵐. 微型機(jī)與應(yīng)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(jié)構(gòu)工程師. 2015(01)
[6]泥石流攔砂壩溢流口過(guò)流能力實(shí)驗(yàn)研究[J]. 林雪平,游勇,柳金峰,趙彥波. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào). 2015(01)
[7]一種用于膠囊圖像分割改進(jìn)的分水嶺算法[J]. 嚴(yán)盈富,吳君才. 南昌航空大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(04)
[8]基于霍夫變換的直線檢測(cè)技術(shù)[J]. 唐佳林,王鎮(zhèn)波,張?chǎng)析? 科技信息. 2011(14)
[9]基于群體智能與K-均值相結(jié)合的關(guān)鍵幀提取[J]. 張建明,李廣翠,蔣興杰. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2011(01)
[10]數(shù)字圖像增強(qiáng)中灰度變換方法研究[J]. 余章明,張?jiān)?廉飛宇,陳得民,王紅民. 電子質(zhì)量. 2009(06)
博士論文
[1]具有生長(zhǎng)特征的虛擬植物模型研究[D]. 馬學(xué)強(qiáng).山東師范大學(xué) 2015
碩士論文
[1]基于探地雷達(dá)的樹(shù)木根系圖像處理與根直徑估計(jì)[D]. 賈佳.東北林業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于機(jī)器視覺(jué)的中厚鋼板輪廓檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D]. 胡遠(yuǎn).浙江理工大學(xué) 2017
[3]基于ARM的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 屈雷.西安工程大學(xué) 2016
[4]基于ARM9的考生考場(chǎng)指紋驗(yàn)證系統(tǒng)[D]. 韓夢(mèng)瑤.西安科技大學(xué) 2016
[5]基于嵌入式Linux的智能家居監(jiān)控系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 鄒翰.武漢輕工大學(xué) 2016
[6]基于嵌入式Linux智能家居視頻監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)[D]. 金長(zhǎng)委.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[7]基于圖像處理的混凝土路面病害巡檢評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 劉才臻.西安工業(yè)大學(xué) 2015
[8]基于結(jié)構(gòu)信息的視頻/圖像質(zhì)量客觀評(píng)估算法的研究[D]. 康凱.電子科技大學(xué) 2015
[9]新型無(wú)線定標(biāo)器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 沈超.哈爾濱工程大學(xué) 2015
[10]基于嵌入式Linux的多功能移動(dòng)終端研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 伍學(xué)民.廣東工業(yè)大學(xué) 2014
本文編號(hào):3149510
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