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题名基于SAM图像处理的堆石料级配计算方法及验证
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作者
张振伟
蔡可天
高轩
贺一轩
王建
鲁洋
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机构
保定易县抽水蓄能有限公司
河海大学水利水电学院
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出处
《水力发电》
2025年第2期80-86,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52279099)
国网新源集团有限公司科技项目(SGXYKJ-2023-109)。
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文摘
堆石料级配检测是堆石坝施工过程中质量控制的重要环节,传统方法通常采用现场人工筛分法测量,存在检测样本少、效率低、干扰施工等问题。提出了一种基于图像处理的堆石料级配计算方法,采用国际最新Mata AI开源的通用图像分割大模型Segment Anything Model(SAM)对筑坝堆石料进行自动图像分割,提出堆石长宽比、面积比等堆石形态学几何参数用于提取堆石料图像中的堆石颗粒目标;同时,建立堆石形态数据库、堆石实例分割数据库,并分析参数取值和验证堆石图像级配计算方法的有效性;最后,试验验证结果表明该方法能够有效识别出图像中的堆石颗粒目标,实现级配曲线的智能识别,以及曲率、不均匀系数等级配指标的快速计算。该方法计算获得的级配与真实筛分法测的级配相关性可达0.94,平均绝对误差约5%,能够在堆石坝施工过程中有效辅助检测堆石料的颗粒级配信息,服务堆石坝的施工碾压质量控制。
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关键词
堆石料
级配
Segment
Anything
Model(SAM)
图像识别
快速检测
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Keywords
rockfill
gradation
Segment Anything Model(SAM)
image recognition
rapid detection
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分类号
TV641
[水利工程—水利水电工程]
TU43
[建筑科学—岩土工程]
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题名级配分析中堆叠颗粒完整形态预测方法
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作者
蔡可天
王建
夏万求
彭泽豹
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机构
河海大学水利水电学院
浙江宁海抽水蓄能有限公司
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出处
《水力发电》
CAS
2023年第8期72-78,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51779084)。
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文摘
颗粒级配是影响堆石坝等工程质量的重要因素,采用数字图像处理技术分析级配时,因目标颗粒常处于堆叠状态,颗粒之间存在遮挡,以致影响级配计算精度。从像素级角度分析边缘方向一致性、最小预测角度与预测点位选择之间的关系,提出了多阶段颗粒边缘形态统计学快速预测方法,统计9003组颗粒边缘信息,对面积缺失程度10%、20%、30%、40%的不完整颗粒边缘进行形态预测和补全。结果显示,边缘预测高效,预测图像符合颗粒基本形状,补全后的级配准确率大于95%,说明预测结果与颗粒真实状态具有较高的匹配度。
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关键词
级配分析
颗粒边缘预测
堆叠颗粒
颗粒形态补全
数字图像处理
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Keywords
gradation analysis
prediction of particle edge
stacked particle
complement of particle morphology
digital image processing
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名UKF车速估计器的算法研究与仿真
被引量：4
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作者
芦冰
解小华
蔡可天
孟凡坤
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机构
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
吉林大学通信工程学院
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出处
《吉林大学学报（信息科学版）》
CAS
2015年第1期7-11,共5页
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基金
"863"国家高科技计划基金资助项目(2012AA110701)
"973"国家高科技计划基金资助项目(2012CB821202)
长江学者和创新团队发展计划基金资助项目(IRT1017)
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文摘
为准确估计车辆的行驶速度,保证汽车的安全性,设计了基于无味卡尔曼滤波算法(UKF:Unscented Kalman Filter)的车速估计器,并与基于卡尔曼滤波(KF:Kalman Filter)算法所建立的估计器进行了比较。两个估计器都以七自由度整车模型为研究平台,同时在Matlab中搭建了UKF和KF的算法模型。仿真实验结果表明,当系统输入产生突变时,UKF算法与真实值的绝对误差率始终在4%以内,比KF算法的误差率大约降低了3%,UKF车速估计器能很好地预测车速变化的趋势,相对于KF估计算法效果更佳。
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关键词
无味卡尔曼滤波算法
卡尔曼滤波算法
车速估计器
绝对误差
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Keywords
unscented Kalman filter （UKF） algorithm
Kalman filter （KF） algorithm
velocity estimation
absolute error
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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