【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉中边缘识别的拉索索力测量方法
本专利技术涉及一种斜拉桥拉索振动特性和索力非接触式测量技术，属于结构健康监测
具体提供了一种基于计算机视觉中边缘识别的斜拉桥拉索振动特性和索力非接触式测量方法，可快速同步测量结构中多根拉索构件的振动特性和实时索力。
技术介绍
拉索是斜拉桥结构中重要的结构构件。桥面板上的大部分自重和运行活载如车辆、人行荷载都通过拉索传递给塔柱，拉索索力直接影响控制整个桥面体系的内力分布。因此，拉索索力是评估此类结构整体安全状态的一个关键参数。现在直接监测索力的方法，如使用液压千斤顶、荷重传感器，通常费用高，安装复杂。频率振动法是一种更常用的方法，基于弦振动理论中自振频率与索力之间的关系间接测量，相较于直接测试法具有简易快速经济的优点。通常将加速度传感器安装到拉索表面采集振动信号，继而识别出自振频率，但安装过程需接触结构本身，可能影响桥梁正常运营，且单个传感器只能同步测得单根拉索的索力。基于计算机视觉的非接触式相机系统，提供了测量索振动特性和索拉力的新思路，具有安装快速、多索同步测量等优势。现有技术中，基于相关性的模板匹配法，需...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉中边缘识别的拉索索力测量方法，其特征在于：步骤如下：S1：在合适的位置架设相机采集视频，确保结构中待测试的拉索构件均位于相机视野范围内；S2：通过视频后处理分析提取出结构中拉索在视频图像中的运动时程；S21：在视频初始帧中选定多个待追踪的拉索局部作为目标区域IROI；S22‑S24，针对每一帧图像中目标区域，利用边缘识别方法求出区域内拉索边缘点的位置和拉索的投影方向；S22：利用Sobel算子初步确定可能的拉索边缘点，所得边缘点坐标精度为像素级别；具体实现方法是将横向、纵向模板和目标区域图像IROI分别做卷积，得到横向近似梯度
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉中边缘识别的拉索索力测量方法，其特征在于：步骤如下：S1：在合适的位置架设相机采集视频，确保结构中待测试的拉索构件均位于相机视野范围内；S2：通过视频后处理分析提取出结构中拉索在视频图像中的运动时程；S21：在视频初始帧中选定多个待追踪的拉索局部作为目标区域IROI；S22-S24，针对每一帧图像中目标区域，利用边缘识别方法求出区域内拉索边缘点的位置和拉索的投影方向；S22：利用Sobel算子初步确定可能的拉索边缘点，所得边缘点坐标精度为像素级别；具体实现方法是将横向、纵向模板和目标区域图像IROI分别做卷积，得到横向近似梯度以及纵向近似梯度继而求出梯度幅值矩阵根据一个给定阙值对梯度幅值矩阵G进行二值化处理，梯度幅值大于阈值的像素点为可能的边缘点S23：利用Zernike矩修正拉索边缘点的坐标，所得精度为亚像素级别；具体实现方法是...
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