温控防裂是大体积混凝土施工质量控制的重点和难点问题。介绍了大体积混凝土温控防裂智能监控技术, 首先通过建立混凝土开裂全过程仿真试验技术实现了大体积混凝土温度历程的优化设计; 然后通过实时采集拌合、浇筑、通水、保温等环节的混凝土温度信息, 构建了以温度达标为目标的实时评价和预测模型, 实现了施工过程中混凝土温度指标的精准监控和动态预警, 并自动化、智能化地调控混凝土温度。工程应用表明, 该技术可以实现对大体积混凝土温控的优化和实时监控, 提高混凝土施工质量, 效果良好, 可在同类工程中推广。

综合采集混凝土振捣施工过程多源异构信息, 进而及时、客观地分析振捣质量, 对于保障高拱坝坝体混凝土施工质量至关重要。针对高拱坝混凝土振捣施工信息以“空-地”感知技术为主, 存在信息感知不全和数据质量有待提高的问题, 建立空天地一体化的混凝土振捣施工信息智能感知体系, 实现混凝土浇筑过程中多源、多维度、多模态施工信息的立体感知。在此基础上, 针对数值型、视频流以及图像型信息, 分别提出基于Kalman滤波的全球导航卫星系统(GNSS)定位信息降噪方法、基于改进Faster R-CNN的视频信息解析方法和基于DeblurGAN-v2的表面图像去模糊方法。以杨房沟水电站为例, 应用所提空天地一体化感知方法与技术, 实现混凝土振捣质量智能分析与监控。

为了解决家庭内部多点数据采集与智能监控问题, 本文设计并实现了一种基于物联网的室内数据采集监控系统。整个系统以ARM Cortex-M3为核心处理器, 以LORA模块和WIFI模块为无线通信设备, 以LCD显示屏为数据显示端, 接入多路无线传感器节点, 每个节点接入多路传感器和控制器件, 用于数据采集、控制、显示和上传。为了增加系统的实用性, 加入万年历功能, 通过获取网络时间或者本地时间为万年历提供时间数据。将系统部署于室内并进行测试,实验结果表明, 整个系统的响应时间较短, 在小于0.35 s的时间可以完成对数据的采集和上传; 增加网络节点数量, 系统可以准确识别并自动完成数据的采集、上传和设备控制, 无丢失数据包情况。整个系统具有较高的实时性、稳定性和安全性, 能够较好地满足室内数据采集与智能控制的需求。

运动目标检测是智能视频监控系统中的重要步骤和前提。提出了一种基于随机背景建模的非参数化建模算法, 对场景中运动目标进行快速提取跟踪。在初始化阶段, 从当前像素的邻域中随机抽取样本值作为背景模型; 在模型更新阶段, 引入了随机更新策略和背景传播机制, 能够较好地抑制环境噪声; 在后处理阶段, 给出了一种基于积分图的前景滤波优化方法, 进一步滤除噪声和填充前景空洞。实验结果表明, 在复杂场景条件下, 算法的目标检测性能明显优于其他几种同类算法, 能够较好地抑制噪声干扰, 具有较高的检测正确率。对于360×288像素的测试视频, 算法的计算速度高达120 f/s, 完全可以满足实时应用。

视频流的一个小时间段的图像序列的中值滤波,可以在动态目标不是特别密集的情况下获得较好的实时更新的背景图像。本文重点针对视频动态目标检测中的背景实时更新问题,采用中值滤波方法,进行了比较深入的研究,并就如何选取图像序列进行中值滤波进行了详细的比较计算,建立了中值滤波的理论模型。研究表明,如果图像序列时间段过短,背景中就会有比较大的目标阴影,如果图像序列时间段过长,则不能反映实时背景,在目标检测中会有较大误差。根据理论模型选取时间段适当的几帧图像进行中值滤波,就可以较好地兼顾背景实时性提取和消除目标阴影的目的。