《表1 裂纹病害信息：基于机器视觉的地铁隧道管片病害检测技术研究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
根据裂纹病害特征提取图像的像素信息，可以得到图像中垂直、水平和对角裂缝的长度、宽度、起点和终点信息等。如表1所示。
| 图表编号 | XD0075687700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.06.01 |
| 作者 | 刘涛 |
| 绘制单位 | 山西省信息产业技术研究院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 非裂缝图像特征值：基于机器视觉的隧道衬砌裂缝分析与检测》2020.05.20
- 《表3 算法识别准确率：基于机器视觉的隧道衬砌裂缝分析与检测》2020.05.20
- 《表1 裂缝图像的特征：基于机器视觉的隧道衬砌裂缝分析与检测》2020.05.20
- 《表1 管片材料参数：哈尔滨地铁过江隧道上浮控制研究》2020.08.15
- 《表3 楼山隧道典型病害：基于层次-可拓(AHP-Extenics)模型的既有隧道衬砌结构病害评价》2020.08.01
- 《表3 楼山隧道典型病害：基于层次-可拓(AHP-Extenics)模型的既有隧道衬砌结构病害评价》2020.08.01
- 《表1 模型参数取值：运营高铁隧道衬砌空洞病害检测与治理技术》2020.12.15
- 《表1 病害汇总表：三维激光扫描在地铁隧道监测中的可视化分析》2021.03.25
- 《表1 文献基本特征：季冻区隧道病害防治关键技术研究》2020.08.01
- 《表1 修补方法：铁路隧道衬砌裂缝病害及其整治措施研究》2020.07.20
- 《表1 地铁盾构隧道的裂缝病害样本空间》2020.08.01
- 《表2 模型参数取值表：基于数值分析的隧道衬砌病害检测技术研究》2020.05.01
- 《表1 缺陷信息：基于机器视觉的玻璃缺陷检测技术》2020.04.20
- 《表5 典型病害特征分类：多因素综合作用下含膏隧道病害特征及诱发机理研究》2020.07.25
- 《表2 图像识别参数表：基于机器视觉的公路隧道表观图拼接方法与数据统计研究》2019.12.01
- 《表1 拼接参数表：基于机器视觉的公路隧道表观图拼接方法与数据统计研究》2019.12.01
- 《表1 隧道病害统计表：隧道视觉检测机器人成套系统研制》2019.12.01
- 《表2 不同核函数对比：机器学习在桥梁病害检测识别中的研究应用进展》2019.09.01
- 《表4 上海某公路盾构隧道病害检测结果》2019.08.01
- 《表1 异常缺陷等级：地铁施工区段地下空洞探测及病害处理研究》2019.07.10