利用无人机红外遥感及边缘检测技术，对地裂缝进行识别。

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简介：
西部矿区蕴藏着良好的煤层赋存条件，同时伴随着极高的开采强度以及上覆岩层的显著破坏，这使得采空塌陷和地裂缝等一系列灾害的发生风险大大增加，进而对地表生态环境造成了严重的损伤，甚至可能引发遗煤自燃事故，对煤矿的安全生产构成直接威胁。为了能够迅速、及时且精确地识别地裂缝的发生情况，本文提出了一种基于无人机红外遥感技术与图像边缘检测技术的地裂缝识别方法。以神东矿区上湾煤矿12401工作面为实际工程背景，对该工作面上方地裂缝发育的观测区域进行了全天候的持续监测，并获得了不同时间点的红外图像数据。随后，对这些不同时刻的红外图像中裂缝、沙子以及植被的温度信息，以及裂缝长度等关键指标进行了详细的统计和分析。通过应用多种边缘检测方法并结合所提出的改进后的边缘检测算法，对采集到的典型红外图像进行了地裂缝的检测与评估，从而对比分析了不同时间点地裂缝检测结果的表现，并最终确定了在本文研究条件下无人机红外遥感技术识别地裂缝的最佳监测时间窗口。研究结果表明：利用搭载红外相机的无人机以及边缘检测技术能够有效地识别由于采矿活动而产生的地裂缝现象。尤其值得注意的是，在夜间环境中，地裂缝比白天更容易被发现；并且在3:00 am至5:00 am期间的地裂缝识别效果最为显著。所提出的改进边缘检测算法中的Pratt品质因数（PFoM）值为0.571，其检测性能优于文中其他所采用的边缘检测方法；此外，从1:00 am至5:00 am以及7:00 pm至11:00 pm这两个时间段的地裂缝边...

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基于无人机红外遥感与边缘检测技术的地表采动裂隙识别研究-论文

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本论文探讨了利用无人机搭载的红外遥感设备及先进的边缘检测算法来精确识别地表由于地下开采活动产生的裂缝，旨在提供一种高效、准确的研究方法。西部矿区的煤层条件优越且开采强度大，导致上覆岩层破坏严重，并可能引发采空塌陷、地裂缝等地质灾害，进而造成地面生态损害以及遗煤自燃风险，威胁煤矿生产安全。为此，提出了一种基于无人机红外遥感及图像边缘检测技术的地裂缝识别方法。以神东矿区的上湾煤矿12401工作面为研究对象，在其上方进行全天候地裂缝发育监测，并采集了不同时间点的红外影像数据。对这些影像中的裂缝、沙子和植被温度信息以及裂缝长度进行了统计与分析。通过多种边缘检测算法及改进后的边缘检测方法，处理典型红外图像以识别地裂缝，评估各种算法的效果。研究发现，在夜间特别是凌晨3:00至5:00之间进行监测时，能够更准确地识别出地裂缝。文中提出的改进边缘检测算法的Pratt品质因数（PFoM）值为0.571，优于其他方法。此外，最佳的地裂缝检测时间窗口是在每日的1:00至5:00和19:00至23:00之间。研究表明，利用无人机搭载红外相机及边缘检测技术可以有效识别由采矿活动引发的地裂缝现象。

【图像检测】利用形态学技术进行红细胞识别及放大后边缘检测的MATLAB代码.zip

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本资源提供了一套基于MATLAB编写的代码，用于实现红细胞图像的自动识别和边缘检测。通过应用形态学处理方法，有效提取并放大红细胞特征，便于医学研究与教育使用。智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。

路面裂缝识别源码_裂缝检测_GUI_

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本项目提供一个用于路面裂缝自动识别的源代码，包含图形用户界面(GUI)，能够有效帮助道路维护人员快速准确地进行裂缝检测与分析。这段文字描述了一段完整的代码，用于识别路面裂缝，并包含图形用户界面（GUI），实际可用。

利用MATLAB进行图像去噪及边缘检测的技术研究.doc

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本文档深入探讨了如何运用MATLAB软件平台实现高效的图像去噪和边缘检测技术，旨在提高图像处理的质量与效率。基于MATLAB的图像去噪与边缘检测技术涉及利用该软件平台提供的强大工具和技术来处理数字图像中的噪声，并清晰地提取出图像的重要特征——即边缘。这些过程对于改善图像质量以及在计算机视觉领域中进行进一步分析至关重要。通过使用特定算法和滤波器，可以有效地去除干扰信息并突出显示物体边界，从而为后续的模式识别或对象检测任务提供更准确的数据基础。

利用一类SVM进行裂缝检测：基于MATLAB的自动识别演示

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本研究介绍了一种基于MATLAB环境下的支持向量机（SVM）算法，用于实现对裂缝图像数据的自动化检测与分类。通过该方法能够有效提高裂缝识别精度和效率。该演示展示了如何使用一类 SVM 检测裂纹图像。在异常检测中，正常图像可以轻易获取到很多，而异常图像则难以获得足够的数量；我们无法得到足够多的异常数据来进行训练。在这种情况下，分类器仅用正常图像进行训练，在遇到与已学习模式不同的情况时会识别出异常图像。如果有充足的异常图象可用，则可以通过深度学习来区分裂纹和非裂纹图像。演示所使用的混凝土裂缝图像数据集由L Zhang介绍，并且一部分代码来自于深度学习评估工具包。对于进一步的了解，请参阅相关文献或资源： - 文献 [1] 提供了有关该数据集的信息。 - 数据可以从相应的来源获取，具体信息可在文献 [2] 中找到。

Python 裂缝识别及裂缝识别算法

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本项目专注于开发和优化用于检测与分析图像中裂缝的Python算法。通过运用先进的计算机视觉技术，我们旨在提供一个准确、高效的解决方案，以自动识别各种材料表面的细微裂纹，从而服务于质量控制、安全监测等领域。这是一个使用Python和PyQt5开发的计算机视觉辅助裂缝标注工具。该工具首先通过边缘检测和形态学方法预识别裂缝，然后人工对结果进行修正或擦除。除了这种方法外，工具还提供了其他多种功能。

裂缝检测：利用MATLAB识别混凝土结构中的裂纹

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本项目运用MATLAB软件开发了一套针对混凝土结构中裂纹的有效识别系统，旨在通过先进的图像处理技术精确检测和评估建筑安全。在现代土木工程领域，混凝土结构的安全性至关重要。随着时间推移及环境因素的影响，这些结构可能会出现裂缝问题，威胁其稳定性。因此，及时检测并评估裂缝变得非常重要。本段落将深入探讨一种基于计算机视觉与图像处理技术的解决方案——CrackDetection项目。该项目利用Matlab工具进行混凝土表面裂缝的自动识别和分析，旨在提高检测效率，并减少人工检查中的主观性和错误率。首先需要了解的是，在CrackDetection中所涉及的基本步骤包括图像预处理、特征提取、分割识别及结果评估等几个阶段。在预处理环节，主要操作为去噪（如通过高斯滤波或中值滤波）、灰度化以及二值化；这些过程能够有效简化后续的分析工作。接下来是关键性的特征提取步骤，它利用边缘检测算法（例如Canny算子或者Sobel算子）来识别图像中的裂缝边界。此外，形态学操作如腐蚀和膨胀也用于增强裂缝轮廓并减少误检情况的发生。在完成这些准备阶段后，则进入图像分割与裂缝识别环节，在这里会采用连通成分分析等方法以准确地定位连续的裂缝区域，并进行计数及测量工作；同时结合形状、长度等多种特征信息，可以有效地排除非目标对象带来的干扰因素。结果可视化和评估是整个流程中不可或缺的一部分。Matlab提供的图形界面工具使得展示检测成果变得非常便捷，而通过与人工标注数据对比，则能够准确地评价算法的性能指标（如精度、召回率以及F1分数）。在实际应用层面，CrackDetection系统可以被集成到无人机或手持设备上以实现对大型混凝土结构进行快速扫描和分析的目的；这显著提高了检测工作的效率。然而，在复杂纹理背景适应性、光照条件变化敏感度及裂缝宽度处理能力等方面仍存在一定的局限性，未来需要进一步优化改进。总之，CrackDetection项目展示了Matlab在图像处理与计算机视觉领域的广泛应用潜力，特别是在混凝土结构裂缝检测方面提供了有效的自动化解决方案；这为确保建筑安全性能提供强有力的技术支持。

利用MATLAB对彩色图像的RGB通道分别进行边缘检测

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本研究采用MATLAB软件针对彩色图像的红绿蓝三个颜色通道独立实施边缘检测技术，旨在探索不同色彩信息在图像边界识别中的作用与效果。使用MATLAB对彩色图像的RGB通道分别进行了提取，并且在每个通道上应用了Sobel算子进行边缘检测。

利用MATLAB进行表面裂纹的识别和检测

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本研究采用MATLAB平台开发算法，专注于表面裂纹的自动识别与检测技术，旨在提高工业无损检测效率及准确性。基于MATLAB的表面裂纹识别与检测代码可以根据需要去识别与检测特定对象的表面裂纹，例如路面裂纹、钢管裂纹、平面裂纹以及种子等农产品表面裂纹。

利用OpenCV进行人脸识别及口罩检测

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本项目基于OpenCV库开发，旨在实现人脸检测与口罩佩戴情况识别功能。通过图像处理技术自动判断行人是否正确佩戴口罩，助力疫情防控工作。本项目基于OpenCV进行人脸识别与口罩检测，并提供相关代码及报告。在实现过程中运用了PCA（主成分分析）和LBP（局部二值模式）等多种算法和技术方法，以提高识别的准确性和效率。