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申请/专利权人：兰州理工大学

摘要：本发明属于桥梁结构检测技术领域，具体涉及一种基于计算机视觉技术的桥梁结构位移影响线实测方法。包括，在桥梁上架设高清摄像机，从采集的视频中提取桥梁结构在不同时间点的图像序列；利用角点检测法识别图像序列中桥梁结构的特征点；提取连续特征点在两帧图像中的坐标，将所有特征点的位移向量汇总；使用变换矩阵将图像坐标中的位移向量使用变换矩阵映射到桥梁结构坐标；将映射后的位移向量以图形方式表示在桥梁结构图上；根据桥梁上实际的交通荷载，利用构建的荷载矩阵和结构位移数据，求解位移影响线。本发明提供了一种基于计算机视觉技术的桥梁结构位移影响线实测方法提高了桥梁的定期检查和维护的确性，为桥梁设计提供了重要的参考数据。

主权项：1.一种基于计算机视觉技术的桥梁结构位移影响线实测方法，其特征在于，包括S1.在桥梁上置架设高清摄像机，从采集的视频中提取桥梁结构在不同时间点的图像序列；S2.利用Shi-Tomasi角点检测法识别图像序列中桥梁结构的特征点，采用特征匹配法跟踪已识别特征点中连续特征点，确定连续特征点在下一帧中的位置；S3.提取连续特征点在两帧图像中的坐标，计算连续帧间特征点的位置变化，得到位移向量，将所有特征点的位移向量汇总，计算位移幅度和方向；S4.使用变换矩阵将图像坐标中的位移向量使用变换矩阵映射到桥梁结构坐标；S5.将映射后的位移向量以图形方式表示在桥梁结构图上构建位移影响线；S6.根据桥梁上实际的交通荷载，收集位移影响线每个荷载点的实际荷载数据，构建荷载矩阵，利用构建的荷载矩阵和结构位移数据，求解位移影响线；步骤S4中，使用变换矩阵将图像坐标中的位移向量使用变换矩阵映射到桥梁结构坐标的方法包括：S41.构建变换矩阵T；变换矩阵包括：旋转矩阵、缩放矩阵以及平移矩阵，旋转矩阵表示为R： 公式中，θ为旋转角度，表示位移向量需要旋转多少度以对齐到桥梁结构坐标系缩放矩阵为S： sx和sy分别表示沿x轴和y轴的缩放因子，sx和sy分别用于调整位移向量的横向和纵向大小，使之与桥梁的实际尺寸成比例，平移向量为：tx和ty分别表示沿x轴和，轴的平移距离，用于将位移向量从图像坐标系的原点移动到桥梁结构坐标系的相应位置，S42.使用变换矩阵T将图像坐标转换为桥梁结构坐标，变换矩阵T为：T＝Rθ·S；S43.将图像坐标系中的位移向量使用变换矩阵T映射到桥梁结构坐标，使用变换矩阵T映射后的位移向量D为： T为变换矩阵，为平移向量，特征点的位移向量；所述步骤S6中，求解位移影响线的方法：S61.构建荷载矩阵H： z是荷载点的数量，m是观测点的数量，hij表示第个i荷载点对第j个观测点的影响；S62.通过线性回归方法，求解荷载矩阵与位移向量之间的关系，求解荷载矩阵与位移向量之间的关系的公式为：D＝HP；经过变换矩阵T映射后的位移向量D，包含了所有观测点的位移向量；P是荷载向量，表示桥梁上的荷载情况；P＝[p1,p2，…pn]T，Pn是第n个荷载点的荷载大小，荷载向量P是通过最小二乘法或线性回归技术来求解的，荷载向量P的求解方法为，找到最佳的荷载向量P，使得H·P与D之间的误差最小，求解公式为：P＝HT·H-1·HT·D；公式中，HT·H-1是HT·H的逆矩阵，HT是H的转置矩阵。

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