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典型文献
基于生物启发神经网络的水下坝面表观裂缝检测路径规划算法
文献摘要:
为连续获取水下坝面表观长裂缝的局部图像,基于生物启发神经网络设计了一种自治水下机器人水下坝面表观裂缝检测路径规划算法.算法对裂缝走向进行标识,计算出其指向的栅格,并将指向结果通过活性增益的方式应用到路径决策中.通过仿真试验证实了该算法在保证对检测对象全覆盖的前提下,能够连续获取长裂缝的局部图像,连续度较牛耕法所规划的路径有较大的提升,有助于长裂缝图像拼接.
文献关键词:
水下表观裂缝;裂缝检测;图像处理;生物启发神经网络;全覆盖路径规划
作者姓名:
马建业;郑东健;孙建伟
作者机构:
河海大学水利水电学院,江苏南京 210098;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京 210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京 210098;南京市江宁区赵村水库管理所,江苏南京 211155
引用格式:
[1]马建业;郑东健;孙建伟-.基于生物启发神经网络的水下坝面表观裂缝检测路径规划算法)[J].水利水电科技进展,2022(06):60-65,85
A类:
检测路径规划,水下表观裂缝
B类:
生物启发神经网络,裂缝检测,路径规划算法,取水,局部图,网络设计,自治水下机器人,栅格,过活,路径决策,仿真试验,裂缝图像,图像拼接,全覆盖路径规划
AB值:
0.222291
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