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包郵 集成BIM與無(wú)人機(jī)的輸水工程安全監(jiān)測(cè)分析與險(xiǎn)情智能識(shí)別
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集成BIM與無(wú)人機(jī)的輸水工程安全監(jiān)測(cè)分析與險(xiǎn)情智能識(shí)別 版權(quán)信息
- ISBN：9787517091912
- 條形碼：9787517091912 ; 978-7-5170-9191-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
集成BIM與無(wú)人機(jī)的輸水工程安全監(jiān)測(cè)分析與險(xiǎn)情智能識(shí)別 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)從“安全監(jiān)測(cè)智能分析”“無(wú)人機(jī)空中智能巡檢”和“水下機(jī)器人智能檢測(cè)”三個(gè)維度探索了耦合BIM、機(jī)器人和人工智能的輸水工程安全監(jiān)測(cè)分析與險(xiǎn)情智能識(shí)別的理論方法及關(guān)鍵技術(shù)，介紹了輸水工程安全監(jiān)測(cè)BIM動(dòng)態(tài)建模及其可視化、安全監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)、耦合 BIM與無(wú)人機(jī)的渠道應(yīng)急巡檢、基于無(wú)人機(jī)航拍的險(xiǎn)情智能識(shí)別，以及水下裂縫智能圖像檢測(cè)與識(shí)別等，旨在為長(zhǎng)距離輸水工程（尤其是高寒無(wú)人區(qū)長(zhǎng)距離輸水工程）的安全監(jiān)測(cè)、險(xiǎn)情應(yīng)急巡檢及識(shí)別提供新的技術(shù)手段，以提高長(zhǎng)距離輸水工程運(yùn)行安全管理的智能化水平。 本書(shū)可供高等院校水利工程、工程管理、計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)的研究生閱讀，也可作為廣大工程技術(shù)和科學(xué)研究人員學(xué)習(xí)、科研的參考材料。
集成BIM與無(wú)人機(jī)的輸水工程安全監(jiān)測(cè)分析與險(xiǎn)情智能識(shí)別 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 本書(shū)若干理論基礎(chǔ)
1.4 本書(shū)內(nèi)容及總體框架
第1篇 耦合BIM的安全監(jiān)測(cè)智能分析
第2章 基于BIM的輸水工程安全監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)
2.1 引言
2.2 BIM軟件平臺(tái)選取
2.3 輸水工程BIM構(gòu)件庫(kù)建立
2.4 輸水工程BIM建模方法
2.5 輸水工程安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)成
2.6 輸水工程安全監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)BIM構(gòu)建
2.7 安全監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)BIM的網(wǎng)絡(luò)三維可視化
2.8 實(shí)例應(yīng)用分析
2.9 本章小結(jié)
第3章 基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的輸水工程安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)預(yù)測(cè)
3.1 引言
3.2 深度信念網(wǎng)絡(luò)基本原理
3.3 基于DBN的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型
3.4 輸水工程安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)的影響因素分析
3.5 安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)預(yù)測(cè)的DBN建模
3.6 實(shí)例應(yīng)用分析
3.7 本章小結(jié)
第4章 基于D—S理論的輸水工程安全多準(zhǔn)則模糊綜合評(píng)價(jià)
4.1 引言
4.2 輸水工程運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建
4.3 安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)的不同度量方法
4.4 指標(biāo)模糊隸屬度函數(shù)構(gòu)建
4.5 單種度量下運(yùn)行安全模糊綜合評(píng)價(jià)方法
4.6 基于D—S證據(jù)理論的多種評(píng)價(jià)結(jié)果融合
4.7 實(shí)例應(yīng)用分析
4.8 本章小結(jié)
第2篇 無(wú)人機(jī)巡檢與智能識(shí)別
第5章 耦合動(dòng)態(tài)BIM的輸水渠道無(wú)人機(jī)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)巡檢技術(shù)
5.1 引言
5.2 動(dòng)態(tài)BIM信息增強(qiáng)的無(wú)人機(jī)巡檢技術(shù)路線(xiàn)
5.3 長(zhǎng)距離輸水渠道巡檢適航無(wú)人機(jī)選型
5.4 動(dòng)態(tài)BIM仿真相機(jī)三維交互渲染原理
5.5 虛實(shí)相機(jī)對(duì)應(yīng)物理光學(xué)參數(shù)的解算
5.6 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下巡檢航拍影像的在線(xiàn)發(fā)布
5.7 基于航拍圖物理光學(xué)參數(shù)的渠道BIM實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)
5.8 實(shí)例應(yīng)用分析
5.9 本章小結(jié)
第6章 BIM驅(qū)動(dòng)的輸水渠道航拍圖像興趣區(qū)提取方法
6.1 引言
6.2 輸水渠道航拍圖興趣區(qū)及提取的必要性
6.3 基于BIM—航拍圖配準(zhǔn)的渠道結(jié)構(gòu)提取方法
6.4 基于視頻時(shí)空連續(xù)性的渠道結(jié)構(gòu)提取算法改進(jìn)
6.5 基于HSV空間閾值分割的渠內(nèi)液面提取方法
6.6 實(shí)例應(yīng)用分析
6.7 本章小結(jié)
第7章 寒區(qū)輸水渠道冰情的智能圖像識(shí)別
7.1 引言
7.2 渠道冰情狀態(tài)識(shí)別的技術(shù)路線(xiàn)
7.3 渠道冰期輸水凍融過(guò)程分析
7.4 冰情圖像特征描述指標(biāo)分析
7.5 基于的冰情圖像特征描述指標(biāo)相關(guān)程度分析
7.6 基于支持向量機(jī)的冰情圖像識(shí)別分類(lèi)方法
7.7 實(shí)例應(yīng)用分析
7.8 本章小結(jié)
第8章 輸水渠道水面異物的智能圖像識(shí)別
8.1 引言
8.2 渠道水面異物檢測(cè)的技術(shù)路線(xiàn)
8.3 超像素分割的基本原理
8.4 基于SLIC超像素紋理的異物檢測(cè)方法
8.5 基于超像素分類(lèi)的渠道異物類(lèi)型識(shí)別方法
8.6 實(shí)例應(yīng)用分析
8.7 本章小結(jié)
第9章 輸水渠道邊坡破壞的智能圖像識(shí)別
9.1 引言
9.2 渠道邊坡破壞識(shí)別的技術(shù)路線(xiàn)
9.3 邊坡破壞特征向量的選取和設(shè)計(jì)
9.4 邊坡破壞的支持向量機(jī)建模及識(shí)別方法
9.5 實(shí)例應(yīng)用分析
9.6 本章小結(jié)
第10章 基于航拍攝影測(cè)量的渠道險(xiǎn)情空間定位
10.1 引言
10.2 攝影成像及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型
10.3 航攝相機(jī)的內(nèi)參矩陣標(biāo)定
10.4 航攝相機(jī)的外參矩陣解算
10.5 渠道險(xiǎn)情的三角定位及幾何特征估算
10.6 實(shí)例應(yīng)用分析
10.7 本章小結(jié)
第3篇 水下機(jī)器人檢測(cè)與智能識(shí)別
第11章 輸水工程水下機(jī)器人檢測(cè)技術(shù)概述
11.1 引言
11.2 開(kāi)放渠道水下檢測(cè)機(jī)器人
11.3 封閉管道水下檢測(cè)機(jī)器人
11.4 水下檢測(cè)圖像采集作業(yè)
11.5 輸水工程水下檢測(cè)技術(shù)展望
11.6 本章小結(jié)
第12章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下裂縫智能圖像檢測(cè)與識(shí)別
12.1 引言
12.2 水下裂縫檢測(cè)的技術(shù)路線(xiàn)
12.3 水下圖像的預(yù)處理方法
12.4 水下裂縫識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
12.5 基于滑動(dòng)窗口檢測(cè)的裂縫定位算法
12.6 基于Otsu算法的裂縫區(qū)域提取
12.7 實(shí)例應(yīng)用分析
12.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第1章 緒論
1.1 背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 本書(shū)若干理論基礎(chǔ)
1.4 本書(shū)內(nèi)容及總體框架
第1篇 耦合BIM的安全監(jiān)測(cè)智能分析
第2章 基于BIM的輸水工程安全監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)
2.1 引言
2.2 BIM軟件平臺(tái)選取
2.3 輸水工程BIM構(gòu)件庫(kù)建立
2.4 輸水工程BIM建模方法
2.5 輸水工程安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)成
2.6 輸水工程安全監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)BIM構(gòu)建
2.7 安全監(jiān)測(cè)動(dòng)態(tài)BIM的網(wǎng)絡(luò)三維可視化
2.8 實(shí)例應(yīng)用分析
2.9 本章小結(jié)
第3章 基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的輸水工程安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)預(yù)測(cè)
3.1 引言
3.2 深度信念網(wǎng)絡(luò)基本原理
3.3 基于DBN的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型
3.4 輸水工程安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)的影響因素分析
3.5 安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)預(yù)測(cè)的DBN建模
3.6 實(shí)例應(yīng)用分析
3.7 本章小結(jié)
第4章 基于D—S理論的輸水工程安全多準(zhǔn)則模糊綜合評(píng)價(jià)
4.1 引言
4.2 輸水工程運(yùn)行安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建
4.3 安全監(jiān)測(cè)指標(biāo)的不同度量方法
4.4 指標(biāo)模糊隸屬度函數(shù)構(gòu)建
4.5 單種度量下運(yùn)行安全模糊綜合評(píng)價(jià)方法
4.6 基于D—S證據(jù)理論的多種評(píng)價(jià)結(jié)果融合
4.7 實(shí)例應(yīng)用分析
4.8 本章小結(jié)
第2篇 無(wú)人機(jī)巡檢與智能識(shí)別
第5章 耦合動(dòng)態(tài)BIM的輸水渠道無(wú)人機(jī)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)巡檢技術(shù)
5.1 引言
5.2 動(dòng)態(tài)BIM信息增強(qiáng)的無(wú)人機(jī)巡檢技術(shù)路線(xiàn)
5.3 長(zhǎng)距離輸水渠道巡檢適航無(wú)人機(jī)選型
5.4 動(dòng)態(tài)BIM仿真相機(jī)三維交互渲染原理
5.5 虛實(shí)相機(jī)對(duì)應(yīng)物理光學(xué)參數(shù)的解算
5.6 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下巡檢航拍影像的在線(xiàn)發(fā)布
5.7 基于航拍圖物理光學(xué)參數(shù)的渠道BIM實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)
5.8 實(shí)例應(yīng)用分析
5.9 本章小結(jié)
第6章 BIM驅(qū)動(dòng)的輸水渠道航拍圖像興趣區(qū)提取方法
6.1 引言
6.2 輸水渠道航拍圖興趣區(qū)及提取的必要性
6.3 基于BIM—航拍圖配準(zhǔn)的渠道結(jié)構(gòu)提取方法
6.4 基于視頻時(shí)空連續(xù)性的渠道結(jié)構(gòu)提取算法改進(jìn)
6.5 基于HSV空間閾值分割的渠內(nèi)液面提取方法
6.6 實(shí)例應(yīng)用分析
6.7 本章小結(jié)
第7章 寒區(qū)輸水渠道冰情的智能圖像識(shí)別
7.1 引言
7.2 渠道冰情狀態(tài)識(shí)別的技術(shù)路線(xiàn)
7.3 渠道冰期輸水凍融過(guò)程分析
7.4 冰情圖像特征描述指標(biāo)分析
7.5 基于的冰情圖像特征描述指標(biāo)相關(guān)程度分析
7.6 基于支持向量機(jī)的冰情圖像識(shí)別分類(lèi)方法
7.7 實(shí)例應(yīng)用分析
7.8 本章小結(jié)
第8章 輸水渠道水面異物的智能圖像識(shí)別
8.1 引言
8.2 渠道水面異物檢測(cè)的技術(shù)路線(xiàn)
8.3 超像素分割的基本原理
8.4 基于SLIC超像素紋理的異物檢測(cè)方法
8.5 基于超像素分類(lèi)的渠道異物類(lèi)型識(shí)別方法
8.6 實(shí)例應(yīng)用分析
8.7 本章小結(jié)
第9章 輸水渠道邊坡破壞的智能圖像識(shí)別
9.1 引言
9.2 渠道邊坡破壞識(shí)別的技術(shù)路線(xiàn)
9.3 邊坡破壞特征向量的選取和設(shè)計(jì)
9.4 邊坡破壞的支持向量機(jī)建模及識(shí)別方法
9.5 實(shí)例應(yīng)用分析
9.6 本章小結(jié)
第10章 基于航拍攝影測(cè)量的渠道險(xiǎn)情空間定位
10.1 引言
10.2 攝影成像及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換模型
10.3 航攝相機(jī)的內(nèi)參矩陣標(biāo)定
10.4 航攝相機(jī)的外參矩陣解算
10.5 渠道險(xiǎn)情的三角定位及幾何特征估算
10.6 實(shí)例應(yīng)用分析
10.7 本章小結(jié)
第3篇 水下機(jī)器人檢測(cè)與智能識(shí)別
第11章 輸水工程水下機(jī)器人檢測(cè)技術(shù)概述
11.1 引言
11.2 開(kāi)放渠道水下檢測(cè)機(jī)器人
11.3 封閉管道水下檢測(cè)機(jī)器人
11.4 水下檢測(cè)圖像采集作業(yè)
11.5 輸水工程水下檢測(cè)技術(shù)展望
11.6 本章小結(jié)
第12章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水下裂縫智能圖像檢測(cè)與識(shí)別
12.1 引言
12.2 水下裂縫檢測(cè)的技術(shù)路線(xiàn)
12.3 水下圖像的預(yù)處理方法
12.4 水下裂縫識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
12.5 基于滑動(dòng)窗口檢測(cè)的裂縫定位算法
12.6 基于Otsu算法的裂縫區(qū)域提取
12.7 實(shí)例應(yīng)用分析
12.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
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集成BIM與無(wú)人機(jī)的輸水工程安全監(jiān)測(cè)分析與險(xiǎn)情智能識(shí)別 作者簡(jiǎn)介
劉東海，博士，天津大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，兼任中國(guó)巖石力學(xué)與工程學(xué)會(huì)巖土工程信息技術(shù)與應(yīng)用分會(huì)常務(wù)理事等；主要從事水利工程數(shù)字化施工、水工結(jié)構(gòu)數(shù)值仿真等方面研究。主持國(guó)家自然科學(xué)基金、“973”專(zhuān)題、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)課題及工程委托項(xiàng)目等20余項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外高水平期刊發(fā)表SCIEI論文60余篇，合著4部，獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)3次、省部級(jí)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)5項(xiàng)。曾獲教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才、天津市青年科技獎(jiǎng)和張光斗優(yōu)秀青年科技獎(jiǎng)等人才獎(jiǎng)勵(lì)。
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