Please wait a minute...
 
国土资源遥感  2013, Vol. 25 Issue (2): 53-56    DOI: 10.6046/gtzyyg.2013.02.10
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
基于红外热成像技术的建筑物表面裂缝探测
陈依国
浙江外国语学院科技学院, 杭州 310012
Crack detection above buildings based on the infrared thermal imaging technology
CHEN Yiguo
College of Science and Technology, Zhejiang International Studies University, Hangzhou 310012, China
全文: PDF(769 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对建筑物表面裂缝的探测问题,设计了一种通过红外热成像技术检测建筑物表面温度,从而进行裂缝探测的方法。该方法分别使用Matlab和仪器附带软件对外业采集的热像图进行相关处理,增强裂缝显示效果,达到探测目的,简化了图像处理流程。需要指出的是,文中所述探测方法以水为介质。为了验证该方法的有效性,对杭州市某小区有裂缝的建筑物进行了探测实验,结果表明该理论与方法具有一定的实用价值。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
纪鹏
郭华东
张露
关键词 遥感冰川湖泊动态变化西昆仑    
Abstract:Aimed at solving the problem of crack detection on buildings, the author has designed a method of crack detection based on the temperature observation above buildings by using the infrared thermal imaging technology. The method utilizes Matlab and other software to conduct related processing of thermal images collected by external industry so as to enhance the display of cracks, thus achieving the purpose of detection and simplifying the image processing process. An analogue experiment on a chapped building in Hangzhou was carried out to examine the reliability of this method. The experimental results show that the theory and method put forward by this paper have some practical value.
Key wordsreomte sensing    glacier    lake    dynamic change    West Kunlun Mountains
收稿日期: 2012-06-12      出版日期: 2013-04-28
:  TP75  
  P237  
作者简介: 陈依国(1973-),男,硕士,实验师,主要研究领域为计算机网络等。E-mail:chenyiguo0102@163.com。
引用本文:   
陈依国. 基于红外热成像技术的建筑物表面裂缝探测[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(2): 53-56.
CHEN Yiguo. Crack detection above buildings based on the infrared thermal imaging technology. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2013, 25(2): 53-56.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2013.02.10      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2013/V25/I2/53
[1] Park S,Lee C.Reference-free crack detection using transfer impedances[J].Journal of Sound and Vibration,2010,329(12):2337-2348.
[2] 郑小宝,王仕成,廖守亿,等.Vega中的传感器模块在红外成像仿真中的应用[J].计算机应用与软件,2010,27(4):18-22. Zheng X B,Wang S C,Liao S Y,et al.Applying sensor modules of vega in infrared imaging simulation[J].Computer Applications and Software,2010,27(4):18-22.
[3] 汤鹏.建筑物裂缝处理及加固问题研究[J].科技致富向导,2010(3):113-114. Tang P.Crack proceeding of buildings and research[J].Science and Technology Guide,2010(3):113-114.
[4] 董世武,宋跃明.简述建筑物裂缝的形成原因与防止问题[J].黑龙江科技信息,2010(7):232. Dong S W,Song Y M.The causes of building cracks and the solutions[J].Science and Technology Information,2010(7):232.
[5] 赵洋洋,徐常胜.基于文本的自动视频摘要[C]//第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)论文集,2011. Zhao Y Y,Xu C S.Abstract of auto-videos based on text[C]//HHME2011,2011.
[6] 孙晓刚,李云红.红外热像仪测温技术发展综述[J].激光与红外,2008,32(2):101-104. Sun X G,Li Y H.Review of the development of temperature measurement technology with infrared thermal imager[J].Laser and Infrared,2008,32(2):101-104.
[7] 袁华,王召巴.红外探测技术的原理及发展前景[J].科技信息,2008(4):15. Yuan H,Wang Z B.Principles and directions of infrared detections[J].Science and Technology Information,2008(4):15.
[8] 阮秋琦.数字图像处理基础[M].北京:清华大学出版社,2009. Ruan Q Q.Digital images proceeding foundations[M].Beijing:Tsinghua University Publish House,2009.
[9] Sykes D J,Couvillion J S,Cromiak,et al.The use of digital infrared thermal imaging to detect estrus in gilts[J].Theriogenology,2012,78(1):147-152.
[1] 李伟光, 侯美亭. 植被遥感时间序列数据重建方法简述及示例分析[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 1-9.
[2] 丁波, 李伟, 胡克. 基于同期光学与微波遥感的茅尾海及其入海口水体悬浮物反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 10-17.
[3] 高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[4] 张秦瑞, 赵良军, 林国军, 万虹麟. 改进遥感生态指数的宜宾市三江汇合区生态环境评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 230-237.
[5] 贺鹏, 童立强, 郭兆成, 涂杰楠, 王根厚. 基于地形起伏度的冰湖溃决隐患研究——以希夏邦马峰东部为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 257-264.
[6] 刘文, 王猛, 宋班, 余天彬, 黄细超, 江煜, 孙渝江. 基于光学遥感技术的冰崩隐患遥感调查及链式结构研究——以西藏自治区藏东南地区为例[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 265-276.
[7] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[8] 吕品, 熊丽媛, 徐争强, 周学铖. 基于FME的矿山遥感监测矢量数据图属一致性检查方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 293-298.
[9] 张大明, 张学勇, 李璐, 刘华勇. 一种超像素上Parzen窗密度估计的遥感图像分割方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 53-60.
[10] 薛白, 王懿哲, 刘书含, 岳明宇, 王艺颖, 赵世湖. 基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 61-66.
[11] 宋仁波, 朱瑜馨, 郭仁杰, 赵鹏飞, 赵珂馨, 朱洁, 陈颖. 基于多源数据集成的城市建筑物三维建模方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 93-105.
[12] 于新莉, 宋妍, 杨淼, 黄磊, 张艳杰. 结合空间约束的卷积神经网络多模型多尺度船企场景识别[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 72-81.
[13] 李轶鲲, 杨洋, 杨树文, 王子浩. 耦合模糊C均值聚类和贝叶斯网络的遥感影像后验概率空间变化向量分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 82-88.
[14] 艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[15] 李特雅, 宋妍, 于新莉, 周圆锈. 卫星热红外温度反演钢铁企业炼钢月产量估算模型[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 121-129.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发