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由于地震预警台站分布较广,而地震监测中心站的运维人员较少,如何设计合理的巡检路径,以更少的巡检成本完成更多的巡检任务成为中心站面临的一个问题。文中采用高德地图API,基于遗传算法使用python编写程序实现地震预警台站巡检路径近似最优解的自动求解。通过输入云南57个地震预警基准站位置进行测试后得出,系统在样本个数为60,迭代次数为2500 h,得到近似最优路径,总行驶距离4869 km,过路费439元。相较于其他几次收敛结果,最优巡检路径收益在百公里以上,因此认为,利用遗传算法规划的台站巡检路径可以获得较低的巡检成本。 相似文献
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为了解决地形复杂、点云密度不均匀的输电线机载激光雷达(LiDAR)点云电力线提取精度低的问题,本文根据电力线点的空间分布特征设计与实现了一套电力线提取与三维重建方法。首先,使用改进曲面拟合滤波算法与形态学开运算实现地面点、低矮植被点等的滤除;其次,以滤波处理得到点云数据为数据源,利用电力线点维度特征实现电力线点粗提取并利用密度聚类算法进行单根电力线精提取;最后,基于单根电力线提取结果进行电力线三维重建。为了对本文提出电力线提取与重建方法进行检验,使用宁波市某高压交流输变电工程中部分实测机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,本文方法提取28根电力线结果误差率均在0.04%以内,验证了本文方法的可靠性与实用性。 相似文献
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随着社会的快速发展,越来越多高质量桥梁、公路、隧道等大型基础设施显著提高了人民生活水平。但大量新增或既有的基础设施也给传统基于人工的安全巡检带来新的挑战:如何自动获得它们的健康状态、对异常情况进行精准测绘成为一大难题。本文以桥梁道路裂缝为研究对象,针对现有方法智能化水平低、泛化性不够的问题,提出低秩表示与深度学习结合的裂缝检测与样本生成方法。一方面,通过低秩表示,可自动从具有相似背景的路面影像序列中挑选出包含裂缝的影像,再结合灰度与几何信息进行后处理,获得像素级裂缝掩膜。另一方面,针对现实中各类复杂场景,进一步从影像语义分割角度,提出一种融合多层级特征和空洞空间金字塔池化的裂缝检测深度网络,并使用由低秩表示获得的裂缝样本进行训练。大量试验表明,本文方法在裂缝识别精度和自动化方面显著优于现有方法,不仅可用于各类桥梁的裂缝检测、定位与测绘,还可用于隧道、水坝等其他场景,泛化性能良好。 相似文献