【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉识别的建筑结构层间位移监测方法
[0001]本专利技术涉及建筑结构健康监测
,尤其是涉及一种基于计算机视觉识别的建筑结构层间位移监测方法
。
技术介绍
[0002]在建筑结构正常使用阶段为确保结构的安全性,防止结构失效导致异常事故发生,需要利用现场传感系统和相关分析技术获取结构运营过程中的动力响应数据,如转角
、
位移等,之后通过数据对结构进行及时的损伤诊断与性能评估
。
达到监测和评估结构健康状况的目的
。
一般来说在工程结构健康监测领域中,对于结构的变形情况往往通过加速度传感器
、
应变片或位移计等接触式传感器获取,这些传感器大部分只布设在结构有限数量的部位,获取目标区域的变形信息
。
无论从数据获取方式还是数据获取数量以及数据的全面性而言都存在着较大的局限性
。
[0003]在建筑结构设计中,结构在水平荷载作用下的侧移和变形控制十分重要,我国规范通常以层间位移角作为层间构件的变形控制参数,层间 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于计算机视觉识别的建筑结构层间位移监测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、
在待监测层间变形楼层安装层间变形监测装置,并利用标定板进行图像校正,所述层间变形监测装置包括在监测楼板上设置的倾角仪
、
在结构抗侧力关键构件上设置的倾角仪
、
在楼板上设置的摄像机以及设置在天花板上的跟踪靶点;
S2、
利用层间变形监测装置实时获取待监测建筑楼层的层间位移视觉图像帧序列进行预处理,并选取包括跟踪靶点在内的目标区域和涵盖结构整个动力荷载过程的目标时间段;
S3、
采用特征点检测算法检测图像初始帧中的目标区域,得到初始帧特征点坐标;
S4、
选取多个特征点并进行特征跟踪,在相邻帧之间计算出特征点的运动轨迹,重复进行直至得到全部特征点在整个目标图像帧序列中的位移数据,对得到的多个特征点位移数据进行筛选,筛除非目标特征点与识别错误的特征点数据,将筛选后的三种位移数据进行融合,得到多特征点融合的视觉识别结构位移曲线;
S5、
获取倾角仪在建筑结构运动过程中的监测数据,选取与视觉识别相对应监测层的楼层板柱转角数据,通过滤波滤除噪声并重采样到与层间位移视觉图像相同频率,得到板柱转角曲线;
S6、
对板柱转角曲线与视觉识别结构位移曲线通过曲线的峰值相关性进行时间对齐并消除多余部分,利用对齐后的视觉识别结构位移曲线与板柱转角曲线计算监测层的名义层间位移
、
无害层间位移与有害层间位移
。2.
根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉识别的建筑结构层间位移监测方法,其特征在于,所述楼板与结构抗侧力关键构件上的倾角仪均刚性固定在靠近摄像机的角落处,且跟踪靶点始终落在摄像机拍摄画面内
。3.
根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉识别的建筑结构层间位移监测方法,其特征在于,所述利用标定板进行图像校正具体为:在监测前,使用摄像机拍摄放置在跟踪靶点的靶点区域内的标定板,得到标定板图像,并对图像进行识别得到标定板在图像中的像素坐标与实际坐标之间的转换关系,利用转换关系消除镜头畸变影响,校正图像
。4.
根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉识别的建筑结构层间位移监测方法,其特征在于,所述步骤
S2
中预处理包括视频稳定处理
、
图像去噪与增强处理
。5.
根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉识别的建筑结构层间位移监测方法,其特征在于,所述特征点包括
Harris、Shi
‑
Tomasi、SURF。6.
根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉识别的建筑结构层间位移监测方法,其特征在于,所述步骤
S4
中使用光流法进行特征跟踪,假定亮度恒定
、
时间连续且邻域内点的运动一致,则:
I(x,y,z)
=
I(x+dx
,
y+dy
,
z+dz)
=
I(x
,
...
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