某大桥桥梁裂缝图像检测系统的设计任务书

 2024-06-25 16:39:39

1. 题目来源

桥梁是国家重要的基础设施,其安全状况直接关系到人民生命财产安全和社会经济发展。

近年来,随着交通运输量的不断增加和桥梁结构老化,桥梁裂缝问题日益突出,对桥梁的安全运营构成了严重威胁。

传统的桥梁裂缝检测方法主要依靠人工目视检查,存在效率低下、主观性强、危险性高等缺点,难以满足现代桥梁安全监测的需求。

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2. 应完成的主要内容

本论文旨在设计和实现一套完整的桥梁裂缝图像检测系统,主要研究内容包括以下几个方面:
1.相关技术研究:深入研究图像预处理、裂缝特征提取、裂缝识别与分类等关键技术,分析比较不同算法的优缺点,为系统设计提供理论基础。

2.系统需求分析与设计:分析系统的功能需求和性能需求,确定系统总体架构和模块划分,设计合理的硬件平台和软件架构。

3.图像采集模块设计:研究图像传感器选型、图像采集电路设计、图像传输与存储等关键技术,搭建稳定可靠的图像采集系统,为后续图像处理提供高质量的原始数据。

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3. 基本要求及完成的成果形式

1.基本要求:掌握图像处理、模式识别等相关理论知识;熟悉常用的图像处理算法和软件平台;具备一定的硬件电路设计和调试能力;能够独立查阅相关文献,并进行分析和总结;具备良好的代码编写习惯和文档撰写能力。

2.完成的成果形式:毕业论文:按照中国本科学术论文格式要求,撰写一篇不少于2万字的毕业论文,并进行答辩。

系统原型:完成桥梁裂缝图像检测系统的原型设计和实现,并进行演示。

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4. 计划与进度安排

第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲

第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文

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5. 参考文献(20个中文5个英文)

1. 黄灿,叶庆,张进,等. 基于深度学习的桥梁裂缝图像检测算法综述[J]. 华南理工大学学报(自然科学版),2022,50(01):1-17.

2. 马宏伟,孟凡超,刘涛,等. 基于改进YOLOv3的桥梁裂缝实时检测方法[J]. 工程力学,2022,39(10):223-230.

3. 郭强,孙华,张亚宁,等. 基于改进YOLOv5s的桥梁裂缝检测方法[J]. 路基工程,2023(01):161-167.

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