【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及结构健康监测领域，尤其涉及一种基于计算机视觉的结构振动位移监测方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、建筑物和构筑物都有一定的设计使用年限，随着时间推移，建筑物很可能存在潜在的安全问题。另一方面，结构在正常使用期间，无时无刻不受到外界因素的影响。结构会不可避免地产生损伤累积和抗力衰减，使得结构的安全性存在极大的隐患。这些现象都表明结构的健康监测刻不容缓。该工作对于评估结构安全、预防工程事故、保护人民群众生命财产安全都有着至关重要的作用。其中，结构的振动监测是健康监测的一个重要分支，也是健康监测后续损伤分析、评估工作的基础。
2、目前结构振动监测方法大体上可以分为两类：接触式测振和非接触式测振。传统的接触式测振方式主要是在现场安装传感器，通过采集传感器数据获得结构响应。现在工作中常用的传感器类型包括加速度传感器、速度传感器、倾角传感器等等(如背景图1所示)，能够分别对建筑结构的不同响应进行数据采集和传输。
3、随着近年来科技技术的飞速发展，应用计算机视觉的结构位移监测方法不断取得突破，并得到了广泛的应用。基于计算机视觉进行结构位移监测相关研究中主要分为两类：有人工标靶和无人工标靶。人工标靶一般为特定的几何图案。在进行监测工作前，需先把标靶附于待测结构点位上，其后用相机对标靶进行跟踪测量。使用标靶可以显著降低运动跟踪难度，并一般具有较高的精度，所以国内外学者对基于计算机视觉的有人工标靶结构位移监测做了大量研究。另一方面，无人工标靶的结构振动监测技术在近年而逐渐成为研究的重点和热点。无人工标靶的结构
4、现有的结构振动监测方法主要可以分为接触式方法和非接触式方法。接触式方法起步较早，发展体系较为成熟，但其工艺、操作等较为繁杂，有时相关工作还会影响建筑结构正常生活使用。另外，部分传感器系统较为庞大，其设备成本和人工成本消耗较大，且设备需要定期更换，给监测工作带来极大的不便。
5、针对上述问题，基于计算机视觉的非接触式监测方法得到了广泛研究和应用。基于计算机视觉的有人工标靶结构振动监测方法，通过图案检测和匹配，实现结构振动响应追踪，但使用人工标靶进行结构位移监测工作，通常是对特定的标靶图案开发对应的匹配方法，因此适用性不高。同时该方法仍面临许多现场工作问题，如标靶损坏、标靶脱落等问题。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中的问题，本专利技术提供了一种基于计算机视觉的结构振动位移监测方法。
2、本专利技术提供了一种基于计算机视觉的结构振动位移监测方法，包括以下步骤：
3、步骤1：结构振动视频预处理；采用视频基本信息自动获取算法自动获取视频数据的基本信息，采用视频帧图像灰度化及局部直方图均衡化处理方法简化图像计算复杂度、增强图像特征；
4、步骤2：基于改进fast角点检测的结构位移监测；引入基于最大类间方差的自动阈值计算方法，形成改进的fast角点检测算法，将改进的fast角点检测算法得到的图像特征与金字塔lucas-kanade光流法相结合，建立全过程自动化的图像特征检测和运动追踪方案。
5、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤1中，所述基本信息包括分辨率、帧率、采样时长，所述步骤1中，采用视频基本信息自动获取算法自动获取视频数据的基本信息，其步骤具体如下：
6、步骤10：通过可视化交互命令打开计算机文件管理系统；
7、步骤11：截取获得图像任意帧，并通过opencv(open source computer visionlibraty,计算机视觉开源库)中视频帧获取集成命令，分别获取对应帧的宽度和高度，进而得到图像分辨率；
8、步骤12：同上，通过视频帧率获取和视频帧数获取集成命令，获得视频采集帧率及视频流包含帧图像总数，进而得到视频总时长；
9、步骤13：将所得信息保存至视频文件同级目录下文档中。
10、本专利技术还公开了一种基于计算机视觉的结构振动位移监测系统，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现本专利技术所述的结构振动位移监测方法的步骤。
11、本专利技术还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现本专利技术所述的结构振动位移监测方法的步骤。
12、本专利技术的有益效果是：1.本专利技术的结构振动位移监测方法使用相机以及成像系统作为数据采集系统，以数字图像作为处理对象提取结构振动信息，进而根据成像原理，输出结构在三维空间内的实际振动信息；2.本专利技术的结构振动位移监测方法开发了可视化操作、多目标选取等功能，进一步优化了整体监测流程，实现了非接触、操作简单、自动化程度高的特点；3.本专利技术的结构振动位移监测方法克服传统技术存在的弊病，提高生产生活效率。
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1.一种基于计算机视觉的结构振动位移监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，所述步骤1中，所述基本信息包括分辨率、帧率、采样时长，所述步骤1中，采用视频基本信息自动获取算法自动获取视频数据的基本信息，其步骤具体如下：
3.根据权利要求1所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，所述步骤1中，采用视频帧图像灰度化及局部直方图均衡化处理方法的步骤具体如下：
4.根据权利要求1所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，所述步骤2中，改进的FAST角点检测算法包括依次执行如下步骤：
5.根据权利要求1所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，所述步骤2中，基于改进FAST角点检测的结构位移监测具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，在所述步骤22中，所述多目标选择算法具体步骤如下：
8.根据权利要求6所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，在所述步骤S22中，为增
9.一种基于计算机视觉的结构振动位移监测系统，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序配置为由所述处理器调用时实现权利要求1－8中任一项所述的结构振动位移监测方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序配置为由处理器调用时实现权利要求1－8中任一项所述的结构振动位移监测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的结构振动位移监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，所述步骤1中，所述基本信息包括分辨率、帧率、采样时长，所述步骤1中，采用视频基本信息自动获取算法自动获取视频数据的基本信息，其步骤具体如下：
3.根据权利要求1所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，所述步骤1中，采用视频帧图像灰度化及局部直方图均衡化处理方法的步骤具体如下：
4.根据权利要求1所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，所述步骤2中，改进的fast角点检测算法包括依次执行如下步骤：
5.根据权利要求1所述的结构振动位移监测方法，其特征在于，所述步骤2中，基于改进fast角点检测的结构位移监测具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的结构振动位移监测方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：张凤亮，朱怀晴，李勇，李长浩，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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