CN116363121B 一种基于计算机视觉的拉索索力检测方法、系统及装置 （兰州交通大学）_第1页
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文档简介

一种基于计算机视觉的拉索索力检测方法、本发明公开申请了一种基于计算机视觉的定所述运动放大后视频对应的位移时程响应数合适的索力—频率关系计算拉索索力。由此可2步骤5中基于所述位移时程响应数据获取所述待检测拉索对应的基频，根据拉索实际边界3将得到的所述位移时程响应数据利用快速傅里叶变换获取所述微小振动视频中所述振动法计算索力实用公式均是由各种理论模型简化推要根据拉索实际情况选取合适的索力—频率运动放大后视频获取模块，用于利用复可调金字塔对输入的目标位移时程响应数据确定模块，用于利用亚像素模板匹配索力计算模块，用于基于所述位移时程响应时实现上述权利要求1_4任一项所述的一种基于计算机视觉的拉索索力检测方7.一种计算机可读存储介质，其特征在于4字图像相关的模板匹配得到的结果是像素级位移，但在实际应用中需要更高的测量精度，桥梁安全运营和实现桥梁长期稳定使用具有重5[0009]步骤3：对所述目标图像采用基于相位的欧拉运动放大算法获取放大后的图像序[0010]步骤4：利用亚像素模板匹配算法确定所述运动放大后视频对应的位移时程响应得到的高通残差和低通残差重构取得运动放大后的数字图像数据，最后合成放大后的视[0022]进一步，所述步骤4中利用亚像素模板匹配算法确定所述运动放大后视频对应的[0024]进一步，所述步骤5中基于所述位移时程响应数据获取所述待检测拉索对应的基6[0025]将得到的所述位移时程响应数据利用快速傅里叶变换获取所述微小振动视频中[0026]振动法计算索力实用公式均是由各种理论模型简化推导而来，有不同的适用范用于执行所述计算机程序时实现本发明所述的一种基于计算机视觉的拉索索力检测方法7[0045]S3：对所述目标图像采用基于相位的欧拉运动放大算法[0046]S4：利用亚像素模板匹配算法确定所述运动放大后视频对应的位移时程响应数[0054]H(x,y)＝0.298[0060]具体的，运动放大就是通过对视频序列或图像序列中存[0070]通过对比图像亮度函数f(x)和f(x+δ(t))，即可得到放大的运动信号(1+αδ(t))。[0071]进一步，所述步骤4中利用亚像素模板匹配算法确定所述运动放大后视频对应的9F(u,v)和H*进行基于时效性矩阵乘法离散傅里叶变换互相关提取结构振素坐标振动位移转换成物理坐标振动位移，这将使得基于视觉的测量过程更加高效和实[0080]进一步，所述步骤5中基于所述位移时程响应数据获取所述待检测拉索对应的基[0081]将得到的所述位移时程响应数据利用快速傅里叶变换获取所述微小振动视频中[0082]振动法计算索力实用公式均是由各种理论模型简化推导而来，有不同的适用范即基频；EI代表拉索的抗弯刚度；EA为拉索的轴向刚度；ξ为抗弯刚度的无量纲量，所述计算机程序时实现

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