| 基于YOLO与图像处理的塔吊裂缝研究 |
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| 引用本文： | 张神德,陈国栋. 基于YOLO与图像处理的塔吊裂缝研究[J]. 佳木斯大学学报, 2021, 39(4): 20-23. DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2021.04.005 |
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| 作者姓名： | 张神德 陈国栋 |
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| 作者单位： | 福州大学物理与信息工程学院,福建 福州 350108 |
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| 摘 要： | 在塔式起重机发生事故越来越频繁的背景下,根据实际需求提出采用YOLOv3捕捉裂缝并提取裂缝区域,使用Otsu算法等图像处理技术对捕捉的裂缝进行转换处理获取贴近裂缝的二值像素图像,最终计算获取裂缝缺陷的具体参考参数,为工程技术人员提供危险评估参考和解决方案根据.实验表明YOLOv3识别精度为80.53％,图像处理获取的数据参数误差在5％-18％区间,基本满足需求.最后还提出存在的一些问题并指出下一步改进的工作方向,更好得帮助塔式起重机安全管理监督.
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| 关 键 词： | 塔式起重机 YOLO 裂缝缺陷 图像处理 |
Research on Cracks in Tower Crane Based on YOLO and Image Processing |
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| ZHANG Shende,CHEN Guodong. Research on Cracks in Tower Crane Based on YOLO and Image Processing[J]. Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition), 2021, 39(4): 20-23. DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2021.04.005 |
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| Authors: | ZHANG Shende CHEN Guodong |
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