集成BIM与无人机的输水工程安全监测分析与险情智能识别

前言
第1章 绪论
1.1 背景及意义
1.2 国内外发展现状
1.3 本书若干理论基础
1.4 本书内容及总体框架
第1篇 耦合BIM的安全监测智能分析
第2章 基于BIM的输水工程安全监测网络可视化技术
2.1 引言
2.2 BIM软件平台选取
2.3 输水工程BIM构件库建立
2.4 输水工程BIM建模方法
2.5 输水工程安全监测数据构成
2.6 输水工程安全监测动态BIM构建
2.7 安全监测动态BIM的网络三维可视化
2.8 实例应用分析
2.9 本章小结
第3章 基于深度信念网络的输水工程安全监测指标预测
3.1 引言
3.2 深度信念网络基本原理
3.3 基于DBN的数据预测模型
3.4 输水工程安全监测指标的影响因素分析
3.5 安全监测指标预测的DBN建模
3.6 实例应用分析
3.7 本章小结
第4章 基于D—S理论的输水工程安全多准则模糊综合评价
4.1 引言
4.2 输水工程运行安全评价指标体系构建
4.3 安全监测指标的不同度量方法
4.4 指标模糊隶属度函数构建
4.5 单种度量下运行安全模糊综合评价方法
4.6 基于D—S证据理论的多种评价结果融合
4.7 实例应用分析
4.8 本章小结
第2篇 无人机巡检与智能识别
第5章 耦合动态BIM的输水渠道无人机增强现实巡检技术
5.1 引言
5.2 动态BIM信息增强的无人机巡检技术路线
5.3 长距离输水渠道巡检适航无人机选型
5.4 动态BIM仿真相机三维交互渲染原理
5.5 虚实相机对应物理光学参数的解算
5.6 网络环境下巡检航拍影像的在线发布
5.7 基于航拍图物理光学参数的渠道BIM实时联动
5.8 实例应用分析
5.9 本章小结
第6章 BIM驱动的输水渠道航拍图像兴趣区提取方法
6.1 引言
6.2 输水渠道航拍图兴趣区及提取的必要性
6.3 基于BIM—航拍图配准的渠道结构提取方法
6.4 基于视频时空连续性的渠道结构提取算法改进
6.5 基于HSV空间阈值分割的渠内液面提取方法
6.6 实例应用分析
6.7 本章小结
第7章 寒区输水渠道冰情的智能图像识别
7.1 引言
7.2 渠道冰情状态识别的技术路线
7.3 渠道冰期输水冻融过程分析
7.4 冰情图像特征描述指标分析
7.5 基于的冰情图像特征描述指标相关程度分析
7.6 基于支持向量机的冰情图像识别分类方法
7.7 实例应用分析
7.8 本章小结
第8章 输水渠道水面异物的智能图像识别
8.1 引言
8.2 渠道水面异物检测的技术路线
8.3 超像素分割的基本原理
8.4 基于SLIC超像素纹理的异物检测方法
8.5 基于超像素分类的渠道异物类型识别方法
8.6 实例应用分析
8.7 本章小结
第9章 输水渠道边坡破坏的智能图像识别
9.1 引言
9.2 渠道边坡破坏识别的技术路线
9.3 边坡破坏特征向量的选取和设计
9.4 边坡破坏的支持向量机建模及识别方法
9.5 实例应用分析
9.6 本章小结
第10章 基于航拍摄影测量的渠道险情空间定位
10.1 引言
10.2 摄影成像及坐标转换模型
10.3 航摄相机的内参矩阵标定
10.4 航摄相机的外参矩阵解算
10.5 渠道险情的三角定位及几何特征估算
10.6 实例应用分析
10.7 本章小结
第3篇 水下机器人检测与智能识别
第11章 输水工程水下机器人检测技术概述
11.1 引言
11.2 开放渠道水下检测机器人
11.3 封闭管道水下检测机器人
11.4 水下检测图像采集作业
11.5 输水工程水下检测技术展望
11.6 本章小结
第12章 基于卷积神经网络的水下裂缝智能图像检测与识别
12.1 引言
12.2 水下裂缝检测的技术路线
12.3 水下图像的预处理方法
12.4 水下裂缝识别卷积神经网络建模
12.5 基于滑动窗口检测的裂缝定位算法
12.6 基于Otsu算法的裂缝区域提取
12.7 实例应用分析
12.8 本章小结
参考文献