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关键词： TL-5728   ARM   DSP   实时图像处理   嵌入式系统  

摘要： 自1971年第一款微处理器面世以来,嵌入式系统从以功能简单的专用计算机或单片机为核心的可编程控制器形式的第一阶段,快速发展到以高端嵌入式CPU和嵌入式操作系统为标志的第二阶段。与此同时,人们也愈加的认识到图像处理技术是帮助人类认识世界的重要手段。嵌入式数字图像处理系统将两者结合,提高了数字图像处理的能力,更好的满足了数字图像处理的需求。本篇论文介绍了一种基于ARM+DSP架构的实时图像处理处理系统,该系统以创龙公司的TL-5728开发板为开发工具,实现了基于GStreamer的视频采集、编解码、算法处理、显示以及存储等功能。首先本文研究了基于AM5728的嵌入式图像处理系统的设计方案和实现方法,选择了基于ARM15的AM5728处理器为硬件平台和嵌入式Linux操作系统来完成图像处理技术的开发。在宿主机上安装虚拟机并在虚拟机上创建Linux系统的交叉编译环境,以此作为后续项目开发的软件环境。其次本文通过针对四种不同视频采集方法,分别进行了图像的采集、保存以及时延测试。使用Gstreamer API通过ARM端获取视频,通过Open CL调用DSP端对图像进行Sobel(边缘检测)算法处理。测试结果显示该系统不仅拥有很好的设备兼容性,同时具有良好的图像处理实时性。最后总结了本论文的所取得的成果以及不足之处,提出了本论文需要完善的地方以及未来需要研究的方向。

关键词： 湿地地表水   湿地地下水   透明土   粒子图像测速   数字图像处理  

摘要： 湿地作为一种长期存在、有着丰富水资源的自然生态系统,湿地水文循环是湿地地表水与地下水之间能量、物质、信息传递的重要纽带,水量交换和水质演变是维持湿地生态系统健康与稳定的关键因素。由于湿地的地层结构复杂,明渠流、片流等多种形式的地表径流与海绵层地下水流并存,形成独特的产汇流和水流运动规律,导致地表水与地下水之间水循环过程较复杂,使得传统的现场试验、室内模型试验和数值模拟不能准确的反映湿地地表水与地下水交互作用。对此,本文基于透明土原理,构建湿地结构可视化模型,并采用粒子图像测速(PIV)技术获得不同试验工况下的湿地内部流场图;通过数字图像处理技术,揭示湿地内部水流的流动特性。主要研究内容及成果如下:(1)收集学者对透明土应用的研究资料,并对已有的研究成果进行总结,最终选取适合模拟湿地所用的透明土材料,固体颗粒材料为水凝胶颗粒,与其折射率相匹配的孔隙流体为蒸馏水,饱和透明土按照质量比为1:200进行配制,并取样进行渗透试验、直剪试验以及固结试验。(2)利用透明土构建湿地结构可视化模型,采用PIV技术记录在不同工况下湿地地表水补给地下水过程中水流运动规律、速度场变化和淤堵情况的图像,利用数字图像处理技术对图像进行处理分析,结果表明:湿地处于丰水期时主要以地表水补给地下水为主;降雨量大小是影响湿地地表水补给地下水系统的主要因素,降雨量增大(河流位置不变),水流入渗速率越大,地表水补给到地下水系统时间越短;改变河流位置是影响湿地地表水补给地下水系统的次要因素,河流位置不同(降雨量相同)时,河流区域要比湿地其它区域水流入渗速率大,最大速率在河流的中间区域,此处水流最先补给到地下水系统;湿地地表水补给地下水的过程中会发生淤堵现象,改变河流位置会影响淤堵区域的位置,降雨量大小会影响淤堵区域的面积,降雨量越大,淤堵区域面积越小。(3)通过改变地下水压力对湿地地下水补给地表水过程进行分析,结果表明:湿地处于枯水期时主要以地下水补给地表水为主;随着地下水压力增大,地下水向上补给的入渗速率依次增大,淤堵区域面积逐渐越小,相同时间内,地下水向上补给的距离依次增加,0.4 MPa地下压力下的地下水向上补给距离是0.2MPa的1.3倍,0.6 MPa地下压力下的地下水向上补给距离是0.2 MPa的1.7倍。

关键词： 新工科   图像处理   案例化   课程建设  

摘要： 新工科建设对高校人才培养提出了更高的要求，本文在分析应用型本科院校《数字图像处理》课程现有教学模式弊端的基础上，精心构建典型工程案例辅助理论教学，在线上和线下两个环节引导学生加强动手能力的训练。并介绍了部分工程案例的具体内容及涉及的知识点，并以其中的图像手绘特效案例为例，详细说明了案例的具体构成过程及表现形式。在经过两个教学周期的实践后，结果表明引入案例后教学效果显著改善，学生的学习兴趣明显提高，有利于学生综合应用分析能力的培养。

关键词： 自动对焦   图像处理   聚焦深度法   清晰度函数   搜索算法  

摘要： 目前在医学内窥检测领域，采用常规的人工调焦方式，外部以机械结构承载，手动旋转转轮以实现清晰成像和变倍观察。但是人工调节无法准确地定位，检测时间长，费时费力。随着自动对焦技术发展，尤其是数字图像处理自动对焦，发展迅速，应用广泛，越来越多人加入数字图像自动对焦技术研究。离焦深度法和聚焦深度法是近年来运用广泛的数字图像自动对焦策略。本文重点对聚焦深度法进行研究应用，将自动对焦算法与内窥成像系统联合以驱动步进电机调节焦距，实现了更精确、更高效的内窥镜对焦。　　加快对焦速度、提高对焦准确性，关键在于搜索窗口的选择以及优化改进清晰度评价函数和搜索算法。针对现有的清晰度评价算法时间复杂度高、对焦不准确等问题，本文提出了依据Roberts算子优化创新的Bi_Roberts函数。首先，取消平方运算并增加水平和垂直图像梯度信息的提取方向。最后结合权重因子，得到改进的清晰度函数Bi_Roberts。它不仅可以提高对焦灵敏度，提高对焦精度，还能够应对各种复杂的图像。搭建了内窥实验平台，选取各类复杂度不一的目标，证明了改进的清晰度评价算法能够适应复杂的内窥环境。在搜索算法上，选取配比式窗口，在近焦区域、远焦区域，调节步长值，减少对焦过程所需的步数。在搜索方向和峰值判断上，通过比较两次单位步长清晰度值变化量的方式确定搜索方向和峰值区间，避免方向误判以及陷入次峰。　　运用聚焦深度法数字图像对焦技术，结合计算机视觉算法跟踪场景中特定区域的清晰度，并自动调整镜头位置以保持焦点在该区域内。通过比较清晰度评价值结合优化搜索算法以及电机控制，直到捕捉到对焦清晰图像，有效改进了传统对焦算法运用在内窥成像系统上对焦准确率不高、对焦速度耗时长的不足，提高了对焦系统的稳定性。

关键词： FPGA   SIFT算法   支持向量机(SVM)   硬件加速   数字图像处理  

摘要： 在透明钢化玻璃生产、质检过程中,缺陷分析尤为重要,市场需求潜力巨大。随着图像处理技术的不断提高和FPGA在图像处理领域的快速发展,目前,光学测量仪器设备公司的研发大多采用FPGA方案,以满足工业级图像采样帧率和图像处理帧率的需求。本文基于FPGA在钢化玻璃表面缺陷检测,探究了加速SIFT(尺度不变特征变换)算法设计与实验研究,以钢化玻璃的缺陷检测为应用背景,提出了加速SIFT算法作为图像处理与特征识别优化方案。主要包括:(1)SIFT算法输出的数据用向量表方式描述特征点,且需结合支持向量机(SVM)进行完整识别,对缺陷标签进行分类;(2)利用Xilinx的vivado平台进行FPGA设计;(3)使用xilinx的zynq7020芯片进行了图像加速处理;(4)对SVM部分进行了软件层面的建模与测试研究。本文主要研究内容:1.调试了莫尔光栅,使用Altium Designer设计钢网,并计算出钢网尺寸,调试了实际的背光条纹宽度和光线效果,让钢化玻璃缺陷的实际拍摄有了明显改善。2.使用SIFT来生成特征描述向量、Python仿真SIFT算法,并观察SIFT算法运行的中间变量的特征提取情形和数据结果。整理出后续硬件设计对应的模块与结构划分结果,同时,根据python代码运行的仿真结果,判别可删减冗余结构。在利用FPGA对算法加速设计方面,使用verilog来设计SIFT算法。包括依据模块结构划分情况来设计算法模块的内容,用modelsim进行调试、计算;删减算法的冗余结构,以便尽量减少资源的占用和特征描述的维度。此外,将设计结果进行了仿真,输入实际的拍摄图片,可以得到特征点的提取信息和特征点的特征描述输出。3.为了测试SIFT算法的特征描述情况,对不同缺陷标签的区分度,采用了SVM建模研究方法,将得到的特征描述信息,使用特征描述向量建立SVM模型数据库,然后训练SVM模型,对模型运行结果分析发现,线性SVM识别率约为80%。4.为了搭建完整的硬件结构,整理硬件框架,选取了适合的传感器和主控设备,经过通信调试,完成了驱动与测试设备的良好匹配;再移植Linux操作系统,使用内核驱动,并将工业级usb摄像头通过linux内核驱动将数据传输给FPGA,使用AXI接口让FPGA接收到完整的数据流。最后,完成算法层与驱动层的接口匹配,并于实际硬件环境中调试所设计的算法的运行情况。实验表明,Verilog对SIFT的加速算法设计到达预期效果。当系统以60帧每秒的计算帧率对图像进行计算时,SVM模型对SIFT硬件加速算法所得出的输出向量表呈现出比较好的识别准确率(约为80%)。本设计具有一定的理论研究和实际应用价值。

关键词： 时间分辨粒子图像测速(TR-PIV)   数字图像处理   激光诱导荧光(LIF)   互相关算法   实验流体力学  

摘要： 气泡的演化过程较为复杂,对其研究有利于解决包括舰船消泡减阻,空泡,气泡帷幕,水下爆炸等众多实际应用问题,其中,由实验获取气泡动力学现象一直是研究热点,然而受制于硬件设备、解析方法等问题,导致现有研究中获取气泡周围高速流场信息较为困难。因此本研究旨在通过流场可视化手段,以电火花气泡为实验对象,形成一套完整包含实验、预处理、算法解析的流程,用以解决气泡周围高速流场无法有效测量的难题,同时创新性的对粒子跟随性导致的误差进行定量测量。 为获取气泡周围流场图像数据集,本文首先使用时间分辨粒子图像测速技术(TR-PIV)开展电火花气泡周围流场测量实验,搭建了具有滤光降噪效果的实验平台,获取原始粒子图像。为使粒子图像满足解析算法的需求,基于数字图像处理开展图像预处理研究,实现提高粒子图像对比度、消除图像中气泡闪光影响、提高信噪比等效果,有效解决示踪粒子不能被互相关算法准确匹配的问题。 粒子跟随性引发的误差是主要的误差来源,为明确该误差范围,需要先对粒子跟随性引起的误差进行分析与定量测量实验。通过激光诱导荧光(LIF)染液对气泡周围的局部流场进行染色,选取染色流场中具有明显灰度特征的像素作为特征点,并根据特征点位移变化获取不同时域的特征点速度。使用LIF低浓度染液可以有效地消除粒子跟随性引起的误差,因此将特征点速度作为流场速度真值与示踪粒子速度进行对比,实现跟随性引起误差的定量测量。其中,在气泡第一次收缩至半径最小时产生最大15.94%的速度差异,此时特征点最大速度为23.01m/s,相对的示踪粒子速度为19.33m/s,其他时刻由粒子跟随性引起的误差相对较小,平均速度差异为2.02%。 基于上述获取的高质量粒子图像数集以及跟随性引起的速度差值定量测量结果,保障气泡周围高速流场的准确解析,故开展解析算法研究。首先基于FFT互相关算法对速度矢量进行一般求解,再通过亚像素插值提升流场测量精度,将粒子识别分辨率由0.5px提高至0.1px,计算误差由1.25%提升至0.25%。通过中值检测法剔除流场错误矢量,再采用线性插值法对空隙区域进行填补,完成互相关解析流程。另创新性地将光流算法用于气泡周围流场测量,采用基于瞬态闪光变化的变分光流算法获取高速流场的速度梯度。首先将气泡发生时的闪光进行线性化简,构建变分光流形式,进而采用多尺度迭代金字塔式求解速度矢量。利用光流结果提取速度梯度,变相实现互相关算法解析超阈值流场,获取具有较高分辨率的气泡周围流场解析结果,其中粒子速度的解析值与测量值基本一致。 最后,本文对自由场、近壁面、近自由液面三种工况下的电火花气泡周围流场结果进行罗列与分析。结果显示,通过气泡周围流场可视化测量方法,有效获取了各工况下气泡演化过程伴随的流动特征,并在在气泡溃灭、射流过程中捕捉到较为清晰的流动细节,矢量分布符合物理定律。图像具有较高分辨率,且每个像素均有对应速度矢量。

关键词： 绝缘子   小样本学习   目标检测   缺陷识别   YOLOv7  

摘要： 随着我国经济社会的快速发展,电力需求不断增加,对电力传输的要求也在不断提高。绝缘子作为输电线路的重要组成部件,通常持续暴露在自然环境中,易发生自爆、破损、变形等各种故障,严重威胁电气设备的可靠运行,有必要高效精确地检测绝缘子健康状态。然而,绝缘子缺陷类型多样且不同类别缺陷的样本量差距较大,增加了缺陷检测的难度。针对此问题,本论文从基于深度学习的大样本目标检测算法和基于局部特征的小样本检测算法两个角度出发,分别针对不同量级样本的绝缘子缺陷识别方法进行研究,并提出了一种基于局部特征深度信息的绝缘子小样本缺陷检测方法,主要研究工作和内容如下:1.对于如绝缘子自爆等样本量充足的缺陷,本论文基于不同的训练样本量对比研究了九种基于大量样本训练的目标检测算法的检测精度。实验结果表明,YOLOv7效果最佳,当训练样本超过100张时,YOLOv7的AP50均超过0.97,AP75均超过0.86,mAP均超过0.62,平均推理时间为11.4ms,能够满足绝缘子缺陷检测中精度与速度的需求。此外,本文采用YOLOv7网络对大样本自爆与小样本破损两类缺陷数据集进行多类别检测,结果表明YOLOv7仅可识别大样本类别缺陷,无法实现小样本数据类别的检测。2.针对某些类别绝缘子缺陷样本量不足的问题,本论文提出一种结合旋转目标检测与局部特征深度EMD(Earth Mover's Distance)距离的小样本绝缘子缺陷检测方法。此方法结合了大样本绝缘子串识别和小样本缺陷检测,首先采用旋转Faster R-CNN算法提取绝缘子串区域,将检测出的绝缘子串分割成子块并构造子块局部特征,同时采用少量缺陷样本及正常样本构建原型特征,最后通过局部特征与原型特征之间的深度EMD距离判断绝缘子缺陷情况并实现缺陷的精确检测。该方法为小样本电力设备缺陷智能化检测提供了新的方法和思路。3.本论文对提出的小样本绝缘子缺陷检测方法进行了实验验证。首先采用样本量充足的玻璃绝缘子自爆数据集验证提出的小样本缺陷检测算法的有效性,然后对绝缘子破损缺陷进行识别以测试网络对真实的小样本数据集的检测效果。实验结果表明,本文所提出方法在采用2张、5张、10张缺陷样本的情况下,对玻璃绝缘子爆裂缺陷检测mAP分别能够达到0.51、0.55和0.65,对绝缘子破损缺陷的检测mAP则分别达到0.71、0.73和0.91,即采用少量样本可取得与常见目标检测方法数百张训练样本相近的效果。

关键词： 数字图像处理   分子建模   分子模拟   储钠硬碳负极   铝用炭素阴极   多尺度模拟  

摘要： 储钠硬碳负极和铝用炭素阴极是两大极具代表性的炭电极体系,前者面向蓬勃发展的新能源产业,后者则围绕体量庞大的铝电解工业,其核心科学问题均涉及炭电极中的钠行为。但长期以来,对电极微观结构认知不清、“构-效”关系表征手段匮乏、涉钠“黑箱过程”理论缺失等诸多问题,已经严重阻碍了对炭电极材料的优化设计和工业应用。本文基于“结构表征—分子建模—机理认知—理论指导”的研究路线,围绕炭电极纳米结构的量化建模、硬碳负极中放电储钠行为和碳素阴极中钠渗透行为开展了一系列深入探索,具有良好的理论意义和实用价值。本文主要的研究内容和结论如下:(1)开发了炭电极HRTEM结构的智能量化解析与多种分子建模技术。首先,对于HRTEM数字图像处理,采用了机器学习和Gabor滤波技术来消除主观判断误差和提升数据统计规模(可达到10数量级),并对微晶识别、曲率量化等核心流程进行了创新优化。其次,开发了炭电极的“分子指纹”破译算法,进而通过HRTEM图像引导和多源异构数据融合实现了强约束条件下分子模型的快速构建,最终形成了“HRTEM纳米结构解析—自动化分子结构建模”的全流程建模路线。最后,还建立了分子动力学驱动的自发性分子建模体系,完全不依赖于实验表征作为建模输入,且模型中含有丰富的交联结构,提供了更多元化、标准化和高效率的建模选择。(2)定量解析了硬碳负极的纳米结构特征,构建了一系列HRTEM图像引导的镜像分子模型,提出了硬碳负极微尺度理性设计的创新理论,模拟评估了单一结构参数对储钠行为的影响。结果表明:随热解温度升高,硬碳微观结构有序性显著增强。堆叠层数从2.64增至4.45,表观结晶度从0.22增至0.51,且分子质量集中在250～750Da。基于多源异构数据融合,构建了商业硬碳的切片模型(29,785个原子和875个片段)和三维模型(CHNOS),各类物化参数与实验值吻合良好。基于模块化分子建模和解耦式分子模拟,揭示了微晶尺寸对离子势能、电荷分布和局域环境影响有限,而更低的微晶分数呈现出更多的弯曲结构和活性位点,有助于提高硬碳的能量密度。中等层间距创造最有利的结合位点,有效促进钠嵌入并避免容量损失过大。硬碳储钠最佳层间距位于0.37～0.38 nm区间。(3)开发了一系列分子动力学驱动且符合硬碳实验特征的分子模型,研究了硬碳拓扑结构的热演变规律及其微观储钠机制。结果表明:硬碳的热演变过程包括多环芳烃片段形成、无序骨架形成和进一步的石墨化,其中非六元环的迁移和聚集是结构缺陷的主要来源。低热处理温度下,硬碳由各类碳环小碎片组成,具有丰富的孔隙位点和扩散通道。随着温度增加,硬碳的有序性增强,孔径分布更宽,可接触表面积降低,钠扩散速率从1.99×10m/s降至1.07×10m/s。Reax FF-MD模拟结果和大规模采样统计(10数量级)揭示了三种典型的储钠状态,并基于对放电曲线、局域环境、离子电荷/势能等关键属性的量化认知,进而阐明了硬碳负极中放电储钠的完整机制,主要包括:(i)钠吸附在表面活性位点,跨越斜坡区的整个电位范围;(ii)钠嵌入石墨碳层中,并在斜坡区产生中等电位;(iii)钠最终以准金属态填充在微孔内,对应于低电位平台区。一些小钠团簇(n<7)容易在石墨缺陷位点形成,导致在放电初期产生高电位。(4)构建了铝用炭素阴极的片段组合模型和交联分子模型,开展了阴极中钠渗透行为的多尺度模拟,研究了“钠扩散-钠膨胀-钠蠕变”全流程特征和力学破损机制。首先,通过扩散系数定量揭示了钠扩散机制,即以钠蒸气迁移模式为主,同时伴随着晶界扩散和晶面扩散,而晶格扩散几乎不会发生。其次,描述了阴极微观结构随着钠渗透行为的演变机制,碳基质中褶皱碳层的位错趋于平缓,尺寸变得更小,sp类杂化碳减少了13.1%,褶皱指数d降低了28.6%,最终引起结构劣化破损和分子强度降低。钠插层导致的石墨溶胀被证明是引发宏观钠膨胀的主要原因,而褶皱碳层中的堆叠层错被揭示是阴极强度的分子基础。钠蠕变的应力-应变微观行为呈现出典型的断裂失效特征,并衍生出一系列力学参数强化了对阴极的“本-构”关系认知。最后,建立了从微观到宏观相互衔接的多尺度模拟框架,钠渗透使阴极炭块平均隆起上抬了4.29 mm,总体位移增幅为29.6%,基于跨尺度参数传递和多物理场耦合有效预测了阴极力学劣化响应。图136幅,表17个,参考文献160篇

关键词： 深度学习   桥梁表观裂缝检测   滑动窗口算法   Inception网络   残差网络   数字图像处理  

摘要： 混凝土桥梁在建造和服役的过程中,不可避免的会产生各种病害。裂缝是众多病害中最为常见的一种,这种病害对桥梁的安全性和耐久性有着决定性的影响。初期的桥梁表观裂缝尺寸较小,检测时易受背景噪声的干扰。针对在复杂背景条件下难以直接对桥梁表观裂缝进行检测的问题,本文提出一种基于深度学习和数字图像处理技术的桥梁表观裂缝检测算法。主要研究内容如下: (1)制作桥梁表观裂缝数据集。为了减少裂缝图像中的背景噪声,本文对采集到的裂缝图像进行平滑空域滤波处理并对比了不同空域滤波技术对桥梁裂缝图像的平滑效果。然后利用滑动窗口算法将部分裂缝图像拆分为若干裂缝面元图像和背景面元图像。在对这些面元图像进行独热编码后,将其打包为训练集和验证集。 (2)结合Inception网络和残差网络的特点,提出Inception-Res Net神经网络模型、改进Inception-v1神经网络模型用于面元图像的分类。实验证明,InceptionRes Net神经网络模型、改进Inception-v1神经网络模型能够对面元图像进行准确分类。与传统的VGG16神经网络模型相比,Inception-Res Net神经网络模型拥有更高的执行效率,更低的时间复杂度。 (3)在Inception-Res Net神经网络模型分类结果的基础上结合面元图像的位置信息,提出裂缝的提取和定位算法。算法将裂缝面元图像按照图像左上角的角点坐标重新拼接成完整的裂缝图像,实现裂缝在裂缝图像中的提取;算法利用数据分析库pandas将裂缝面元图像左上角的角点x轴、y轴坐标按照从小到大和从大到小的顺序进行排序,得到裂缝的四角点坐标,实现裂缝图像中裂缝的定位。 (4)在裂缝定位算法的基础上结合桥梁表观裂缝的几何特征提出裂缝形状分类算法。利用数据分析库xlwing和pandas筛选出裂缝边缘位置的角点坐标,直线连接左、右角点以及上、下角点,并计算两直线的长度、斜率以及两直线之间的夹角。通过设定分类条件,实现桥梁表观裂缝的分类。 (5)基于数字图像处理技术,提出裂缝物理尺寸测量算法。首先算法运用图像阈值分割技术和图像形态学技术对桥梁表观裂缝图像进行处理,去除裂缝图像中的部分背景噪声。然后算法利用Sobel算子对裂缝图像进行边缘检测,并结合统计学方法得到像素意义上裂缝最大宽度;算法通过绘制裂缝的轮廓得到裂缝的面积、周长,并通过计算求得裂缝的平均宽度。最后算法在测量出像素意义上裂缝特征参数的基础上结合透镜成像原理,实现裂缝的物理尺寸测量。

关键词： 河堤检测   目标检测   数字图像处理   无人机   YOLOv5  

摘要： 由于现代科学技术的飞速发展,无人机及相关产业也随之蓬勃发展,无论军用还是民用领域无人机身影都无处不在。特别是各细分领域产业更是投入很大研发力度,利用无人机平台创新拓展业务流程,降低工作成本。因为细分领域往往缺乏深入研究,在无人机平台下找准突破口就有可能跻身于行业前列。因此,本论文对基于无人机平台的河堤检测与评估系统进行研究设计,重点解决利用YOLOv5n目标检测模型进行河堤区域检测以及利用数字图像处理技术进行河堤健康度判断所面临的问题,研究内容具体分为以下三个方面: 河堤检测只需检测离无人机最近尺寸最大的河堤,而随着巡航过程再检测较远河堤,所以对YOLOv5n模型提出优化,对中小尺寸物体特征提取网络模块进行裁剪;裁剪后使用Ghost Conv模块代替YOLOv5n网络中的Conv模块,在几乎不降低检测精度情况下进一步轻量化网络模型;最后添加ECA注意力模块来提升YOLOv5n网络对输入特征的表征能力。 不健康河堤数据样本较少,不能作为训练的目标类别,而河堤的健康度跟河堤区域的平滑程度紧密相关,论文利用数字图像处理操作进行健康度的判别,判断方案分为两阶段。第一阶段将河堤区域合理二值化,尽可能排除绿色植被以及河水的干扰;其中迭代了三种算法方案,最终基于边缘梯度检测,轮廓提取,腐蚀膨胀等图像处理操作得到良好的二值化效果。第二阶段是在二值化处理后进行健康度评估机制算法研究,共迭代了两种方案。最终利用子图分割、膨胀、中值滤波操作,且充分考虑河堤上碎石原材料及河水或植被与河堤相间处边缘信息后,对河堤健康度分析判断,更精准的将河堤健康度判别出来。 最后充分论述了边缘端部署方案的合理性以及边缘嵌入式设备的对比与选取;将航拍河堤素材标定制作数据集;对优化后的YOLOv5n模型进行训练;融合了河堤目标检测模型以及河堤健康度判断算法并部署到Jetson Nano嵌入式平台中。最后对系统的功能以及性能进行了测试,包括YOLOv5n部署在Jetson Nano中的效果、Tensor RT加速前后效果对比以及融合健康度判断算法后的效果。测试表明系统能满足实时要求并且稳定可靠运行。