鉴于视觉图像的水利工程质量检测研究与仿真论文（精选多篇）[修改版]

第一篇：鉴于视觉图像的水利工程质量检测研究与仿真论文进入二十一世纪以来，我国经济水平大幅度提升，为进一步改善公众生活水平，国家越来越重视水利工程的建设，不仅投入大量资金和人力，也给予了充分的技术支持。

第一篇：鉴于视觉图像的水利工程质量检测研究与仿真论文 进入二十一世纪以来，我国经济水平大幅度提升，为进一步改善公众生活水平，国家越来越重视水利 工程的建设，不仅投入大量资金和人力，也给予了充分的技术支持。但是，水利工程质量检测技术和水平 却始终存在缺陷，这也成为当前最值得探讨的热点之一。 1 目前我国水利工程质量检测的现状和问题 早期的水利工程质量检测大部分都是依靠人力进行的，也就是派遣大量专家到实地进行考察和测量， 虽然准确性有所保障，但测量结果往往会受到检测人员主观因素的影响。随着计算机技术和图像处理技术 的不断发展，人力检测方式也逐渐被智能化的检测算法所取代，常见的智能化水利工程质量检测算法主要 有三种：即以小波变换为基础的检测算法、以像素差值为基础的检验算法以及以数理统计为基础的检验算 法。 智能化水利工程质量检测算法的运用，大大提高了水利工程质量检测的效率，也极大地节省了人力和 财力。但是，传统的智能化水利工程质量检测算法却存在一个非常致命的问题，就是因为视觉图像是水利 工程质量检测的基础，而视觉图像大部分都是依靠飞行器进行远程采集的，采集图像的过程中很容易受到 飞行器震动颠簸和天气因素等外界因素的干扰，进而导致像素过低，或者有价值的关键特征缺失。这些问 题都影响了视觉图像的清晰度，并最终降低水利工程质量检测的准确率，甚至无法进行水利工程质量检测。 2 新型水利工程质量检测算法的提出 为了解决上述问题和缺陷，提出了一种新型的水利工程质量检测算法，也就是以误差补偿神经网络数 学模型为基础的水利工程质量检测算法，其具体检测流程可以分为以下几个步骤：第一步是对水利工程相 关图像进行采集；第二步是通过小波变换来对图像进行初始化的处理，主要是把图像中的噪声去除，进而 提高图像的清晰度；第三步是通过误差补偿神经网络算法模型的建立，来对待测区域是否存在误差进行判 断；第四步是运用方差来把检测过程中的误差和衡量标准作对比，并通过误差补偿来补偿误差。 总而言之，这种新型水利工程质量检测算法可以有效避免关键特点和细节的缺失，进而提高水利工程 质量检测的准确率。 3 关于水利工程质量检测的原理阐述 目前而言，对水利工程质量影响较大的主要是洞穴等生物留下的痕迹，这些都会造成水利工程的潜在 危机，而通过远程监测系统和雷达图像像素灰度值差值算法，可以对这些潜在的质量问题加以检测，进而 提早处理。 ① 水利工程质量检测的原理主要包括以下几点：在待测区域安装机载图像采集设备，从而对相关图像进 ② 行采集；对采集到的图像进行初始化处理，因为原始图像多为远程图像，不但图像清晰度相对较差，图像