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题名一种边坡位移视觉测量装置与方法研究
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作者
宋旸辰
宓超
刘熠
沈阳
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机构
上海海事大学物流工程学院
上海海瞩智能科技有限公司
上海海事大学高等技术学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025年第2期113-122,共10页
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基金
上海市科学技术委员会上海市自然科学基金(22ZR1427700)
上海市教育科学研究项目(B2023003)资助。
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文摘
针对传统边坡位移监测方法成本高昂,对环境要求高等问题,提出了一种低成本、高精度的边坡位移视觉测量装置及其方法。首先,在监测场景中部署高精度摄像机和特制标志物,利用改进的YOLOv8-Pose算法实现对标志物关键点的初步识别。随后,采用亚像素提取技术对标志物关键点进行处理,以获得其亚像素级别的精确坐标。接着,通过比较不同时刻关键点的坐标偏移量,计算标志物的像素位移变化。最后,结合已知标志物的几何尺寸,通过尺度转换方法计算实际位移变化,从而实现对边坡位移的精确监测。为验证该方法的实际应用效果,选取贵州省某高速公路的边坡进行了现场监测实验。实验结果表明,该视觉测量方法在边坡位移监测中具有良好的精度表现。与全站仪监测结果比较,水平位移的准确率达到了90.43%,竖直位移的准确率为91.58%,均超过90%,充分验证了该方法在实际工程应用中的可行性和有效性。
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关键词
高速公路边坡
位移视觉测量
YOLOv8-Pose
关键点识别
亚像素提取
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Keywords
highway slopes
visual measurement of displacement
YOLOv8-Pose
key point identification
sub-pixel extraction
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分类号
TN06
[电子电信—物理电子学]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名自动化集装箱码头装卸目标三维测量系统设计
被引量：4
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作者
宓超
黄世凤
张钰洁
张志伟
姚磊
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机构
上海海事大学物流工程学院
上海海事大学物流科学与工程研究院
上海海瞩智能科技有限公司
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第2期160-170,共11页
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基金
中央军委装备预先研究领域基金(80912020104)
上海市自然科学基金(22ZR1427700)
中国(上海)临港自贸区管理委员会核心技术研发项目(SH-LG-GK-2020-21)资助
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文摘
针对传统激光雷达在自动化集装箱码头装卸过程中对集装箱三维姿态定位精度低、成本高等问题,提出了一种基于视觉的集装箱姿态三维测量系统。首先通过小规模的深度学习网络快速进行集装箱锁孔粗定位,其次通过传统图像处理算法对集装箱锁孔进行二次定位得到集装箱锁孔的精确位置,最后结合装卸过程中集装箱的物理运动对集装箱姿态进行三维测量。实验结果表明,与改进前的深度学习网络相比,测量精度更高、测量速度更快;整体算法的测量精度为93.71%,约12.45 fps,集装箱姿态测量平均测量误差约为4.95%,满足自动化装卸的要求。
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关键词
自动化码头
集装箱装卸
集装箱锁孔
三维测量
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Keywords
automated terminal
container handling
container keyhole
3D measurement
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U653.921
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名基于双目视频分析的高速公路道口车辆速度估算
被引量：2
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作者
陈静
王军
宓超
凤宇飞
张志伟
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机构
广西交通科学研究院有限公司智能交通事业部
上海海事大学集装箱供应链教育部工程研究中心
上海海瞩智能科技有限公司智能交通研发部
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出处
《中国工程机械学报》
北大核心
2019年第1期79-84,共6页
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文摘
提出了一种基于双目视频分析的高速公路道口车辆车速实时检测的方法.该方法首先在双摄像头获取的汽车运动时间序列图像中提取特征点;其次对时序图像特征点在时间和空间上进行相关性分析,获取同名特征点;最后根据同名特征点计算车辆速度.实验表明:该方法能够在较低成本下,实现较为准确的车速估计,为车型自动识别等应用场合,提供了一种较好的低成本车速检测方法.
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关键词
双目视觉
车速检测
连续视频
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Keywords
vehicle speed detection
continuous video images
coordinate transformation
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于激光雷达车检器的车型识别研究
被引量：3
- 4
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作者
曾夏明
何家雄
曹林根
凤宇飞
沈阳
张志伟
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机构
广西交科集团有限公司智能交通工程院
南宁捷赛数码科技有限责任公司
上海海事大学物流工程学院
上海海瞩智能科技有限公司
上海海事大学高等技术学院
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出处
《中国工程机械学报》
北大核心
2021年第4期324-330,共7页
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文摘
实时准确地了解和掌握公路交通基础信息对于公路交通智能化管理非常重要,为了弥补目前交通检测技术的不足,实现快速且准确地获取公路交通基础信息,提出了一套实时、多车道、连续采集的激光雷达车型识别系统。重点阐述了该系统的检测原理与设备结构,并通过激光雷达及其辅助设备对车辆轮廓进行扫描与重建,再从重建后的车辆轮廓数据中提取出用于车型识别的各种特征。最后采用基于决策树的车型识别方法分类车型,并选取了实际道路交通场景进行测验。测验结果表明:该系统的检测数据差异率低、精度高,具有较高的实际应用价值。
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关键词
车辆检测器
激光雷达
决策树
车型识别
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Keywords
vehicle detector
laser radar
decision-making tree
vehicle recognition
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分类号
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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