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基于无人机采集图像的建筑物表面裂缝检测方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第13-26页
    1.1 研究背景及意义第13-16页
        1.1.1 研究背景第13-15页
        1.1.2 研究意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-20页
        1.2.1 传统裂缝检测方法的研究现状及评述第16-17页
        1.2.2 智能化裂缝检测方法的研究现状及评述第17-19页
        1.2.3 建筑物表面裂缝产生原因的研究现状及评述第19-20页
    1.3 论文主要工作第20-24页
        1.3.1 研究目标、内容、特色与创新第20-22页
        1.3.2 研究方法第22页
        1.3.3 技术路线第22-24页
    1.4 论文章节结构第24-25页
    1.5 本章小结第25-26页
第二章 建筑物表面裂缝特征分析及支撑技术可行性分析第26-47页
    2.1 建筑物表面裂缝特征分析第26-30页
        2.1.1 建筑物表面裂缝常规特征分析第26-28页
        2.1.2 建筑物表面裂缝图像特征分析第28-30页
    2.2 裂缝图像处理基础算法可行性分析第30-44页
        2.2.1 裂缝图像预处理基础算法可行性分析第30-37页
        2.2.2 裂缝图像特征检测基础算法可行性分析第37-44页
    2.3 基于无人机采集图像的建筑物表面裂缝检测方法的总体设计第44-46页
    2.4 本章小结第46-47页
第三章 基于无人机采集图像的建筑物表面裂缝识别方法第47-66页
    3.1 建筑物表面裂缝图像边缘特征提取方法第47-55页
        3.1.1 基于自适应滤波和改进SFC的建筑物表面裂缝图像预处理方法第47-49页
        3.1.2 基于改进Canny算子的建筑物表面裂缝提取方法第49-50页
        3.1.3 建筑物表面裂缝图像提取实验与结果分析第50-55页
    3.2 建筑物表面裂缝图像筛选方法第55-64页
        3.2.1 目标区域及裂缝图像特征分析第55-56页
        3.2.2 基于形状特性的裂缝图像筛选方法第56-59页
        3.2.3 建筑物表面裂缝图像筛选实验与结果分析第59-64页
    3.3 本章小结第64-66页
第四章 基于无人机采集图像的建筑物表面裂缝测量方法研究第66-83页
    4.1 建筑物表面裂缝宽度测量方法研究第66-73页
        4.1.1 基于划线和最小边缘点距离的水平及竖向裂缝宽度测量方法第66-68页
        4.1.2 基于最小边缘点距离和切线垂线的斜向裂缝宽度测量方法第68-69页
        4.1.3 裂缝宽度测量实验与结果分析第69-73页
    4.2 建筑物表面裂缝长度测量方法研究第73-79页
        4.2.1 基于骨架中心线的裂缝长度测量方法第74-75页
        4.2.2 基于最小外接矩形的裂缝长度测量方法第75-76页
        4.2.3 裂缝长度测量实验与结果分析第76-79页
    4.3 建筑物表面裂缝面积测量方法研究第79-81页
        4.3.1 建筑物表面裂缝面积特征描述第79页
        4.3.2 基于连通区域像素点的裂缝面积测量方法第79-80页
        4.3.3 裂缝面积测量实验与结果分析第80-81页
    4.4 本章小结第81-83页
第五章 基于无人机采集图像的建筑物表面裂缝检测系统设计第83-101页
    5.1 系统应用场景及工程环境第83页
    5.2 基于无人机采集图像的建筑物表面裂缝检测系统架构第83-87页
        5.2.1 系统构成及功能第83-84页
        5.2.2 系统运行流程第84-87页
    5.3 基于无人机采集图像的建筑物表面裂缝检测系统实现与测试第87-96页
        5.3.1 系统实现第87页
        5.3.2 系统测试第87-96页
    5.4 测试结果讨论第96-99页
    5.5 本章小结第99-101页
第六章 结论与展望第101-105页
    6.1 研究结论第101-104页
    6.2 研究不足与展望第104-105页
参考文献第105-111页
致谢第111-112页
攻读硕士学位期间发表的论文和主要科研情况第112-113页

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