[发明专利]一种基于视频的多目标位移跟踪监测方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于视频的多目标位移跟踪监测方法，包括：步骤1、获取目标建筑物的结构参数并建立对应的结构三维模型，获得对应的相机参数；步骤2、设定目标建筑物中需要监测的监测目标，输出包含至少一个目标特征点的感兴趣区域，步骤3、采用金字塔流光法对感兴趣区域内的所有目标特征点进行位移跟踪，将跟踪结果中位移数据异常的目标特征点进行剔除，并计算所有未剔除目标特征点的位移平均值作为感兴趣区域中监测目标的像素位移；步骤4、根据相机参数，将所有监测目标的像素位移反向映射至三维模型中，获得监测目标真实环境中的物理位移。本发明还提供了一种多目标位移跟踪监测装置。本发明的方法可以提高物理位移获取的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及结构健康监测领域，尤其涉及一种基于视频的多目标位移跟踪监测方法及装置。

背景技术

现役桥梁结构、超高层结构的位移、振动监测是结构损伤识别与健康监测的重要内容，其能够为结构安全评估和维护提供基本的信息。传统通过布置传感器进行监测的方法，其部署过程繁琐、维护困难、效率低且成本高，不便于对结构进行长期多点监测。近年来发展的非接触式视觉测量方法，能够充分利用监控摄像头、手机摄像头等常见相机进行结构关键节点的跟踪监测，使得维护人员能够监测到传统方法难以达到或危险的位置。但是目前多数方法仍需要采用标定板提前进行人工标定，且在监测过程中依赖人工标记物，导致现场监测非常困难。

专利文献CN112686879A公开了一种基于视频图像的结构振动分析及装置，包括：逐帧获取待测物沿振动方向振动的视频图像，并将各帧视频图像转化为灰度图像，截取各帧灰度图像的指定区域，并计算所述各帧灰度图像的指定区域中的最大像素值，根据所述各帧灰度图像的指定区域中最大像素值分析待测物的振动频率和/或振动幅值，其中，所述各帧灰度图像的指定区域在各帧灰度图像上的位置相同且均包含待测物振动方向上边界及所述边界邻域的一列像素点，该方法需要提前做好相机的标定板布置，对于一些超高建筑就存在布置困难的问题。

专利文献CN114964384A公开了一种用于大型地震模拟研究设施的健康监测系统，包括传感器、数据采集模块、云服务器、数据处理模块、远程监控终端及预警模块；所述传感器包括动态应变仪、位移传感器、加速度/速度传感器，用于获取大型地震模拟研究设施的应变、位移、加速度及速度信息；所述数据采集模块将传感器采集的信号转换成实时数据，并上传到云服务器；所述数据处理模块对上传的数据进行处理、分析及判别，当采集信号超过设定的报警阈值时，预警模块进行报警。该方法通过多种传感器去识别待监测结构的各类数据，但该方法较依赖传感器准确度，且容易在使用过程损坏，日常维护不便。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种监测设备部署方便、无需提前人工标定的多目标跟踪监测方法，该方法可以提高物理位移获取的准确性和可靠性。

一种基于视频的多目标位移跟踪监测方法，包括：

步骤1、获取目标建筑物的结构参数并建立对应的结构三维模型，基于针孔相机模型估计对应的相机参数；

步骤2、根据步骤1的结构三维模型与相机参数，设定目标建筑物中需要监测的监测目标，并基于视频的时间轴顺序，输出包含至少一个目标特征点的感兴趣区域；

步骤3、采用金字塔流光法对感兴趣区域内的所有目标特征点进行位移跟踪，将跟踪结果中位移数据异常的目标特征点进行剔除，并计算所有未剔除目标特征点的位移平均值作为所述感兴趣区域中监测目标的像素位移；

步骤4、根据相机参数，将所有感兴趣区域中监测目标的像素位移反向映射至三维模型中，获得真实环境中监测目标的物理位移。

所述物理位移用于计算目标建筑物的振动情况，是结构健康监测中的重要指标。

本发明借助于结构表面纹理特征，以目标特征点跟踪的方式完成监测目标的跟踪测量，同时采用前向-反向误差机制和基于目标特征点位移统计特性剔除噪点的方法，进一步确保了计算结果的可靠性和准确性。