基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法技术

本发明专利技术公开了基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法，该方法利用训练后的视觉振动测量模型对目标结构的振动视频序列进行测量，得到振动测量结果；该视觉振动测量模型首先将目标结构的振动视频序列输入双分支特征提取模块，提取增强后的多尺度特征图并经特征增强模块进行全局空间位置建模和跨帧对齐，输出增强后的低分辨率特征图，然后，双阶段匹配优化模块通过双向Softmax和互最近邻筛选生成粗匹配点对，并利用可微分期望值回归实现亚像素级精匹配；最后，位移转换模块将像素坐标通过标定比例因子转换为物理位移，以输出振动测量结果本发明专利技术解决了无标记低纹理结构在振动测量中因缺乏显著特征导致的匹配精度低、环境鲁棒性差的技术难题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视觉振动测量领域，具体涉及基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法。

技术介绍

1、结构振动监测作为保障土木、机械等工程结构服役安全的核心技术，其测量精度直接决定模态参数识别、损伤定位与健康评估的可靠性。传统接触式测量技术(如加速度计、应变片等)因附加质量效应易导致轻质结构惯性特性改变，且在大型基础设施监测中存在布线复杂、易受电磁干扰等固有缺陷。此外，传感器网络部署受限于可达性，难以实现全域覆盖。这些问题推动着非接触式测量技术的创新发展。当前主流非接触设备中，激光多普勒测振仪和微波干涉雷达虽避免质量干扰，但单点扫描模式难以满足模态分析的空间分辨率需求。gps技术受限于毫米级定位精度与高频采样间的本质矛盾。在此背景下，基于视觉的振动测量方法凭借非接触、全场测量及低成本优势成为研究热点，特别是消费级成像设备(数码相机、智能手机及无人机)的普及，显著拓展了该技术的工程应用场景。

2、目前，计算机视觉技术在振动测量领域的主流方法包括模板匹配、特征匹配和密集光流计算。模板匹配通过预设高对比度标记实现位移跟踪，虽算法简洁高效，但存在严本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法，其特征在于，获得待测量的目标结构的振动视频序列，将获取的待测量目标结构的振动视频序列输入至经过预先训练的视觉振动测量模型，输出所述待测量目标结构的振动视频序列的振动测量结果；

2.根据权利要求1所述的基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法，其特征在于，所述双分支特征提取模块结合了信息感知分流单元和多尺度特征融合机制，所述双分支特征提取模块的处理过程包括：

3.根据权利要求2所述的基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法，其特征在于，所述利用所述信息感知分流单元通过动态权值分配策略对所述首帧基准...

【技术特征摘要】

1.基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法，其特征在于，获得待测量的目标结构的振动视频序列，将获取的待测量目标结构的振动视频序列输入至经过预先训练的视觉振动测量模型，输出所述待测量目标结构的振动视频序列的振动测量结果；

2.根据权利要求1所述的基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法，其特征在于，所述双分支特征提取模块结合了信息感知分流单元和多尺度特征融合机制，所述双分支特征提取模块的处理过程包括：

3.根据权利要求2所述的基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法，其特征在于，所述利用所述信息感知分流单元通过动态权值分配策略对所述首帧基准图像与当前帧图像乘以不同信息量的权重，获得高信息量特征图和低信息量特征图的处理过程为：

4.根据权利要求3所述的基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法，其特征在于，所述对特征图x利用组归一化计算的公式为：

5.根据权利要求2所述的基于特征匹配的无标记低纹理结构的视觉振动测量方法，其特征在于，所述将所述高信息量特征图和低信息量特征图分别使...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱秘，熊尤炜，苏文泽，徐培哲，廖宁生，彭波，孙雪琴，刘海汐，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：