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基于计算机视觉的钢筋数量检测（ipynb）

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简介：
本项目通过Python和机器学习技术实现基于计算机视觉的钢筋图像中钢筋数量的自动检测，采用Jupyter Notebook编写代码与实验分析。 基于Pytorch框架的计算机视觉深度学习代码资源。

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  • 基于计算机视觉的钢筋数量检测（ipynb）
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    本项目通过Python和机器学习技术实现基于计算机视觉的钢筋图像中钢筋数量的自动检测，采用Jupyter Notebook编写代码与实验分析。 基于Pytorch框架的计算机视觉深度学习代码资源。
     
  • 基于图像的火柴与钢筋数量检测
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    本研究提出一种基于图像分析的方法，旨在自动识别和计数建筑工地中的火柴（标记物）与钢筋，提高工程现场管理效率和准确性。 基于图像的火柴和钢筋数量统计采用Hough变换的基本算法。有两个文档分别实现了火柴数量检测和钢筋数量检测的功能，并提供了示例图片。程序是在普通Win32控制工程中开发，使用了OpenCV 2.4.9库。运行时可能需要自行配置环境。
     
  • 基于计算机视觉的尺寸测量系统检测
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    本研究开发了一种基于计算机视觉技术的尺寸测量系统，能够精确、快速地完成各种物体尺寸的自动检测和分析，适用于制造业等多个领域。 由于计算机视觉检测技术的特点，如何利用计算机进行工器具的测量是一个重要的话题。采用图像处理的方法和技术来采集和分析图形是当前的研究热点之一。例如，通过边缘检测可以获取图像的具体尺寸信息。具体过程可以通过相关文献或资料进一步了解。
     
  • matlab-code.rar_site:www.pudn.com_钢筋的几种边缘检测方法_数钢筋_钢筋相关_matlab
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    本资源为MATLAB代码文件，包含多种用于识别图像中钢筋边缘的方法。适用于钢结构分析、自动化计数等场景，有助于提高钢筋识别精度和效率。来自www.pudn.com网站。 边缘检测法与阈值分割法是图像分割技术中的两个重要方法。本段落概述了这两种技术的一般原理、典型算法及当前研究进展，并详细探讨了几种常用的边缘检测算子以及几种阈值分割技术。基于这两个方法，文章针对火柴根数统计和钢筋根数统计进行了实验设计与分析，提供了详细的实验结果。
     
  • 钢筋笼重量计算工具
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    钢筋笼重量计算工具是一款专为工程设计人员和施工团队打造的应用程序。它能够快速准确地进行钢筋笼的材料计算与重量估算，帮助用户优化成本控制及资源管理。 正冠桩基系列软件包括以下功能： 1. 桩号快速编写； 2. 桩位偏移竣工图生成； 3. 桩位施工竣工图制作； 4. 管桩记录统计； 5. 搅拌桩流量记录； 6. 桩位坐标提取； 7. 桩尖重量计算； 8. 钢筋笼重量计算； 9. 搅拌桩四搅四喷记录； 10. 旋喷桩水泥用量计算； 11. 钢筋网片计算； 12. 搅拌桩水泥用量及喷量计算。
     
  • 钢筋笼的计算
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    《钢筋笼的计算》一书深入浅出地讲解了建筑工程中钢筋笼的设计与计算方法，涵盖理论知识及实际操作技巧，是建筑工程师和相关从业人员不可或缺的参考书籍。 钻孔灌注桩钢筋笼的计算公式可以帮助工程师准确地确定所需材料的数量和尺寸。这些公式通常基于工程项目的特定要求和技术标准来制定。在进行此类结构的设计与施工过程中，正确应用这些计算方法是至关重要的。
     
  • 基于传统计算机视觉的车道线检测
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    本研究聚焦于利用传统计算机视觉技术进行车道线检测的方法探讨与实现，旨在提升车辆自动驾驶及辅助驾驶系统的安全性与可靠性。 Python语言；代码包括原始图像确定ROI区域；对前方道路进行透视变换；边缘检测（采用x方向的索贝尔算子）；在RGB色彩空间中过滤黄白两种颜色以提取车道线像素；HLS阈值化处理；组合梯度和色彩过滤后的车道线像素；使用滑窗多项式拟合车道线；将拟合曲线通过透视变换还原到原视角。
     
  • 跌倒检测的计算机视觉数据集
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    本数据集专注于跌倒检测领域的研究，利用计算机视觉技术收集和标注了大量日常生活场景中的动作序列，为提升跌倒事件自动识别算法提供了宝贵的训练与测试资源。 跌倒检测数据集包含1440张已标注的图片，可以直接用于训练。
     
  • 基于机器视觉的果园苹果数量检测方法
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    本研究提出了一种利用机器视觉技术进行果园内苹果数量自动检测的方法，通过图像处理和模式识别技术提高计数精度与效率。 数据集采用的是网上的MinneApple资源。数量检测的方法分为传统方法和机器学习方法。结果显示，机器学习方法更加准确有效。
     
  • 基于计算机视觉的带式输送机偏移检测
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    本研究利用计算机视觉技术开发了一种高效的带式输送机偏移检测系统，旨在提高工业生产的安全性和效率。通过实时图像分析，自动识别并纠正输送带的位置偏差，减少停机时间和维护成本。 为解决带式输送机胶带在运行过程中常见的跑偏问题，本段落提出了一种基于计算机视觉的监测方法。首先，在采集到的视频图像中设定感兴趣区域（ROI），以减少计算量，并对这些区域进行预处理。接着，采用改进后的Canny边缘检测算法生成二值化边缘图，然后利用累计概率霍夫变换（PPHT）来提取输送带的直线特征。最后，根据所获得的直线特征判断胶带是否发生跑偏。