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“计算机视觉”资料汇总

目录

一、基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方法

二、基于计算机视觉的指针式仪表识别系研究

三、基于计算机视觉算法的图像处理技术的研究

四、计算机视觉在建筑工程施工领域的研究与应用

五、深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

六、基于计算机视觉的手势检测识别技术

基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方法

在建筑施工期间，临时结构的安全性对于整个项目的顺利进行具有重

要意义。然而，临时结构常常受到多种因素的影响，如荷载、环境条

件和材料疲劳等，导致其出现损伤。为了及时发现并处理这些损伤，

本文提出了一种基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方

法。

近年来，计算机视觉技术在结构损伤识别方面得到了广泛应用。这种

方法可以通过图像和视频分析，自动检测和识别结构的损伤。在建筑

施工领域，一些学者已经尝试将计算机视觉技术应用于临时结构的损

伤识别。例如，一项研究发现，计算机视觉算法可以有效地检测出钢

架结构的锈蚀和变形等损伤。还有一些研究将深度学习技术应用于结

构损伤识别，取得了较好的效果。

基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损饬识别方法

本文提出的基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方法主

要包括以下三个步骤：

在特征提取阶段，我们利用计算机视觉技术对临时结构的图像进行分

析。我们对图像进行预处理，包括去噪、增强和分割等操作，以便更

好地提取特征。然后，我们采用角点检测、边缘检测和纹理分析等方

法，提取出能够表征临时结构损伤的特征信息。

在分类器建立阶段，我们采用机器学习算法对提取的特征进行分类。

具体而言，我们首先将提取的特征输入到支持向量机S（VM）、随机

森林R（F）或卷积神经网络C（NN）等算法中，训练出一个能够区分

损伤与正常结构的分类器。然后，我们使用训练好的分类器对新的图

像进行分类，实现对临时结构损伤的自动识别。

实验评估为了评估本方法的实际效果，我们设计了一系列实验。我们

收集了一系列建筑施工期临时结构的图像，并标记其中的损伤区域。

然后，我们将这些图像作为训练集和测试集，对提出的损伤识别方法

进行训练和测试。我们采用准确率、召回率和F1分数等指标对识别

结果进行评估。

实验结果表明，本文提出的基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损

伤识别方法具有较高的准确性和鲁棒性。在训练集上，该方法的准确

率达到了2%,召回率为5%,F1分数为8%。在测试集上，准确率、召

回率和F1分数分另！为2爪1%和6%。这些结果表，本文提出的损伤

识别方法能够有效地自动检测和识别建筑施工期临时结构的损伤。

本文提出的基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方法具

有以下优点：

自动化程度高：该方法能够自动对临时结构进行损伤检测和识别，减

少了人工参与的程度。

实时性好：通过实时采集图像进行分析，该方法能够及时发现临时结

构的损伤，从而采取相应的措施避免事故的发生0

应用范围广：该方法不仅适用于临时结构的损伤识别，还可应用于其

他结构类型的损伤检测，具有广泛的应用前景。

本文提出了一种基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方

法。该方法通过特征提取、分类器建立和实验评估三个步骤，实现了

对临时结构损伤的自动检测和识别。实验结果表，本文提出的损伤

识别方法具有较高的准确性和鲁棒性，能够有效地应用于建筑施工期

的安全监控。因此，该方法具有重要的实际应用价值，为提高建筑施

工期的安全性提供了有力支持。

基于计算机视觉的指针式仪表识别系统研究

指针式仪表是一种广泛应用于工业生产和日常生活领域的测量工具，

其读数准确性和测量效率直接影响到设备和系统的正常运行。因此，

研究如何自动识别和解读指针式仪表盘上的读数具有重要意义。传统

的指针式仪表识别方法主要依赖于人工操作或者简单的图像处理技

术，这些方法不仅效率低下，而且易出现视觉疲劳和读数误差。近年

来，随着计算机视觉技术的不断发展，基于计算机视觉的指针式仪表

识别系