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基于计算机视觉的桥梁结构位移监测及模态识别
| 论文题名： | 基于计算机视觉的桥梁结构位移监测及模态识别 |
| 关键词： | 桥梁结构;位移监测;模态识别;计算机视觉;特征匹配 |
| 摘要： | 位移监测和模态识别是桥梁结构健康监测中的关键内容，对于桥梁结构安全性能的评估具有重要作用。针对目前传统接触式测量方法存在的传感器安装不便、成本高昂等问题，本文对基于计算机视觉的结构非接触式测量方法展开了研究，采用张氏标定法和特征点匹配法作为基础算法，结合消费级相机建立结构非接触式位移测量系统，并将其应用于结构模态参的识别中。本文主要研究内容如下： （1）基于现有的文献，探讨了计算机视觉位移测量原理，在研究坐标系转换、相机标定和常见目标追踪算法原理的基础上，确定采用张氏相机标定法和加速鲁棒特征（SURF）算法作为本文研究的基础算法。 （2）针对现有SURF特征匹配算法精度偏低、计算速度慢、不稳定的问题，本文提出了一种改进的目标追踪算法。首先采用亚像素SURF算法提高追踪精度；其次通过对多点进行匹配提高追踪的稳定性；最后结合核相关滤波（KCF）算法实现两步追踪的过程，预先定义一个搜索窗口并利用KCF对其进行粗定位，再使用图像分割及亚像素SURF对目标进一步精确定位。对比分析SURF、KCF及改进算法对相同视频的处理结果，结果表明本文所提出的改进算法兼具较高的速度和精度。 （3）基于改进的目标追踪算法，在OpenCVPython的环境下进行图像预处理、三维重构、位移计算算法程序的编写与整合，以智能手机作为采样设备搭建结构位移监测系统，并结合协方差驱动的随机子空间方法实现结构模态参数的识别。本文通过相机标定实验和对虎门大桥振动视频的处理初步验证了算法程序部分的可行性。 （4）在实验室条件下进行悬臂梁和固端梁的振动实验，分别验证视觉位移监测系统的测量精度和模态参数识别精度。实验结果表明本文所搭建的视觉位移监测系统具有较高的位移测量精度，并能够很好地反映结构位移的动态变化。以系统测量得到的位移时程作为响应信号，结合模态识别方法能较好地识别结构的模态参数。 本文实现了计算机视觉原理在结构位移监测和模态识别中的应用，并在实践中进行了验证，可为后续同类型研究工作提供参考。 |
| 作者： | 董乾坤 |
| 专业： | 土木工程 |
| 导师： | 冯仲仁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 武汉理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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