摘要
本发明公开了一种基于计算机视觉的土石坝施工进度智能分析方法,该方法包括如下步骤:S1:无人机航拍与正射影像转换;S2:图像匹配叠加;S3:施工现场网格划分;S4:施工现场网格图像分类;S5:施工区网格图像分割;S6:施工进度分析。本发明方法通过引入计算机视觉和深度学习,实现施工进度从传统人工统计到自动化、智能化识别和分析,极大提升效率与准确性;提高土石坝施工过程中的监管能力,实时掌握工程进展,便于及时调整计划、控制工期;减少人工巡查、统计误差,提高施工信息的客观性和数据化程度。
技术关键词
智能分析方法
计算机视觉
二维正射影像
施工现场
网格
图像分类模型
图像分类网络
深度学习网络结构
图像分割模型
图像匹配
图像分割网络
航拍
特征点
深度学习算法
深度学习框架
无人机
标签
计划
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模型训练方法
深度学习模型训练
非易失性存储介质
标签
数据完整性验证
三维有限元模型
三维体素模型
移动立方体算法
涉水工程
数值模拟方法
内容生成方法
黑板系统
生成智能
记忆
多智能体协同
机器人机械臂
路径规划方法
环境拓扑地图
末端执行器
幕墙