26、路面裂缝特征提取与评估方法解析

路面裂缝特征提取与评估方法解析

1. 裂缝特征提取的重要性与挑战

在基础设施评估中,裂缝的形态特征是极为关键的因素。不同类型和几何特征的裂缝,其各自的重要特征需要被精准分析和提取,以此来把控整体的裂缝失效评估指标。然而,手动测量这些特征存在诸多问题,由于裂缝的不连续性以及人为误差,手动测量往往无法给出令人满意的结果。因此,采用自动化方法来提取这些特征显得尤为必要。

2. 裂缝宽度测量方法分析

裂缝宽度是裂缝的主要特征之一,众多研究都聚焦于裂缝宽度的测量。多数方法基于裂缝边缘的距离来测量宽度,但由于图像的模糊性,确定裂缝边缘阈值存在不确定性。根据相关标准,如 ASTM6433,所需的宽度是裂缝段的平均宽度,但手动测量平均宽度是离散的,且受移动方向的影响,手动测量的宽度与实际宽度存在差异。

为了提供更准确的裂缝宽度测量方法以及裂缝段的统计细节,研究提出了一种数学方法。通过将裂缝骨架与距离向量相乘,创建出一半裂缝宽度的垂直图像,再将其加倍以计算骨架各点的裂缝宽度。该规则可通过以下数学方式证明:
假设距离基于欧几里得关系计算:
[
a_i = \frac{a(b \times c)}{|b \times c|^2}(b \times c), a_{\perp}= a - a_v, b_{a_{\perp}} = b a_{\perp} \cos \theta
]
[
c_i = \frac{c(a \times b)}{|a \times b|^2}(a \times b), c_{\perp}= c - c_v, a_{c_{\perp}} = a c_{\perp} \cos \theta

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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