堆石混凝土技术作为一种新型的筑坝技术,自2003年提出以来,已经应用于多处工程。该技术对堆石仓面质量和自密实混凝土的状态有严格的要求。目前,堆石仓面质量和自密实混凝土的状态只能通过人工巡视目测的方法进行检测,存在主观性强、精度低等缺点。因此本文尝试对施工现场获得的视觉信息进行分析处理,引入非接触式、客观、便捷的方法用于施工质量管理。本文以堆石混凝土施工管理为研究对象,对施工管理中的需求进行分析,将现场目标分为运动目标和静止目标,研究和开发了相对应的视觉信息处理算法,并开发了基于视觉信息的堆石混凝土施工管理系统。堆石混凝土施工管理中的运动目标包括运石车辆、上料料斗、流动的自密实混凝土等,可以通过对其轨迹进行分析处理得到管理所需的信息。在单摄像机静止条件下,施工现场的复杂环境给多目标跟踪带来了一定的困难,主要体现在背景的变化较多以及目标间相互遮挡。本文分别对目标分割、定位和遮挡情况下的目标跟踪方法进行研究,并在此基础上建立了基于高频值的自适应背景更新模型;改进了基于游程递归的连通区域标记算法;开发了基于轨迹连续性判断的遮挡情况下多目标跟踪算法。实验结果表明,整合以上算法可实现对施工现场中多运动目标的实时跟踪,并得到管理所需的信息。堆石混凝土施工管理中的静止目标包括堆石入仓后仓面上的石块及自密实混凝土浇筑完成后仓面上的裸露石块等,可以通过对目标形态的识别来获得管理所需的信息。本文主要研究堆石仓面上各种石块的粒径信息提取方法。为解决石块间重叠、接触给石块粒径识别带来的困难,总结分析了粘连区域分割方法,应用分水岭算法实现块石粒径的提取,并把堆石图像自动识别的块石粒径分布和人工识别的结果进行比较,验证了本文中石块分割算法的准确性。本文将上述视觉信息处理方法进行整合,开发了堆石混凝土施工管理系统,将其用于跟踪施工中的料斗,得到自密实混凝土的生产量;用于提取石块粒径信息,通过处理堆石仓面照片自动得到堆石的级配曲线。该系统可用于堆石混凝土施工现场其他目标的管理;也可推广应用到其他工程的施工管理中。