郑森,顾冲时,邵晨飞
(河海大学水利水电学院,南京210098)
作者
郑森 (1997-),女,山西洪洞人,主要从事水工结构安全监控。
通信作者:
顾冲时 (1962-),男,江苏南通人,教授,博士,主要从事水工结构安全监控。
引用格式
郑森,顾冲时,邵晨飞.基于图像处理技术的大坝监测数据粗差识别[J].南水北调与水利科技(中英文),2020,18(5):123-129.
摘要
为实现大坝长久稳定的安全服役,避免监测资料中的粗差对大坝安全监测结果产生影响,需要对监测数据中的粗差进行剔除。由于目前的粗差识别方法依旧会造成粗差漏判、误判情况的发生,通过模仿人工识别数据粗差的过程,运用程序设计语言,提出一种基于图像处理技术的自动化粗差识别方法。首先对依据监测数据绘制出的散点图进行高斯模糊和二值化处理,再提取主要趋势线,最后识别出监测数据中的粗差点并进行剔除。选取某实际工程大坝监测资料,运用该方法对其进行粗差识别,并与传统3σ识别准则的粗差识别效果进行对比。算例结果表明:该方法对数据粗差的识别效果更加显著,避免了粗差漏判情况的发生,对粗差的剔除更彻底;利用该方法识别后得到的统计模型复相关系数为0.999,标准差为0.192,模型精度更高,也更符合工程实际情况。因此,该方法具有一定的工程应用前景和实用价值。
关键词
监测数据;高斯模糊;图像二值化;粗差识别;统计模型
基金项目
国家自然科学基金(51739003)
引用格式如下:
郑森,顾冲时,邵晨飞.基于图像处理技术的大坝监测数据粗差识别[J].南水北调与水利科技(中英文),2020,18(5):123-129.
本期编辑:阿丹、海超、檬檬
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水利工程设计
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