公开(公告)号：CN114049586A

公开(公告)日：2022-02-15

申请号：CN202111276493.8

申请日：2021-10-29

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈志为 ,  阮旭芝 ,  刘奎铭 ,  刘键涛

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G01H9/00 ,  G01H17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供基于计算机视觉及功率谱传递比的振动频率自动识别方法，包括：基于光流法自动输出ROI中每个有效像素的振动信号；传递比函数与传递比矩阵的构造；通过模板匹配方法定位得到峰值曲线的峰；利用峰值检测器进行峰值选取。本发明基于深度学习增强图像处理技术及功率谱传递比，可自动地实现从振动信号提取到频率识别的全过程。相比传统模态识别方法，具有适用性广、识别精度高、鲁棒性强且无需过多人为干预的优点，为结构实时健康监测提供了更大的可能性。

公开(公告)号：CN114049586B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202111276493.8

申请日：2021-10-29

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈志为 ,  阮旭芝 ,  刘奎铭 ,  刘键涛

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/74 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G01H9/00 ,  G01H17/00

Abstract: 本发明提供基于计算机视觉及功率谱传递比的振动频率自动识别方法，包括：基于光流法自动输出ROI中每个有效像素的振动信号；传递比函数与传递比矩阵的构造；通过模板匹配方法定位得到峰值曲线的峰；利用峰值检测器进行峰值选取。本发明基于深度学习增强图像处理技术及功率谱传递比，可自动地实现从振动信号提取到频率识别的全过程。相比传统模态识别方法，具有适用性广、识别精度高、鲁棒性强且无需过多人为干预的优点，为结构实时健康监测提供了更大的可能性。

公开(公告)号：CN216249516U

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202121677597.5

申请日：2021-07-22

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈志为 ,  冯宇良 ,  刘键涛 ,  郭军

IPC: G08B21/18 ,  H04N5/247 ,  G06V20/52 ,  G06V10/12

Abstract: 本实用新型一种基于计算机视觉的结构动位移实时监测预警网络系统，包括：动位移信息采集装置，提取像素动态信息；动位移信息处理装置，将像素动态信息转化成结构动位移信息，判断出位移信息异常时产生预警；单个动位移信息采集装置和动位移信息处理装置组成一个现场分控站，多个现场分控站与一个远程主控室连接，形成一套实时监测预警网络系统；本实用新型的结构动位移实时监测预警网络系统能够覆盖整个施工活动区域，实现全场监测，同时，可适用于不同施工环境，能够便捷高效、高精度、低成本地识别结构动位移并做到实时监测预警。