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公开(公告)号：CN115452125A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211134856.9
申请日：2022-09-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于空间时向除法的结构振动视频测量方法及系统。涉及结构振动视频测量技术领域，包括利用相机采集获取结构振动的时序变化图像序列；利用空频转换法处理时序变化图像序列，获取第一频域空间复数特征序列；利用空间时向除法处理第一频域空间复数特征序列相邻帧，获取第二频域空间复数特征序列；利用四象限反正切运算操作第二频域空间复数特征序列，获取富含相对位移变化场信息的相邻帧相位变化；计算被测物转换比例因子；计算时序上的结构振动的实际幅值；计算被测结构振动的频率。本发明无需预处理操作，避免了空频域转换过程复杂耗时的解包裹操作，同时准确的去除背景噪声，从而鲁棒性高，抗噪声性能强，运行速率快。
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公开(公告)号：CN119672300A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411713736.3
申请日：2024-11-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 基于混合最小点‑瓦瑟斯坦距离的图像目标检测方法，属于目标检测技术领域，解决了现有计算机视觉的目标检测过程中存在弱小目标易漏检的问题。本发明获取目标图像，采用目标检测模型对图像进行处理，获得标记不同尺度目标的图像；目标检测模型通过预训练得到，具体训练过程为采用全局自注意力机制轻量骨干网络对样本图片进行多尺度特征提取，采用密集嵌套特征融合网络通过上采样或深度可分离卷积进行特征图尺寸转换，通道拼接，获取最终四个尺寸的特征图；对特征融合后的特征图进行不同尺度的位置置信度和类别预测；将所述预测值汇总，获取标记有不同尺度目标的图像，完成一次训练，直至达到预设训练次数，完成训练。本发明适用于图像目标检测。
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公开(公告)号：CN115452125B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211134856.9
申请日：2022-09-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于空间时向除法的结构振动视频测量方法及系统。涉及结构振动视频测量技术领域，包括利用相机采集获取结构振动的时序变化图像序列；利用空频转换法处理时序变化图像序列，获取第一频域空间复数特征序列；利用空间时向除法处理第一频域空间复数特征序列相邻帧，获取第二频域空间复数特征序列；利用四象限反正切运算操作第二频域空间复数特征序列，获取富含相对位移变化场信息的相邻帧相位变化；计算被测物转换比例因子；计算时序上的结构振动的实际幅值；计算被测结构振动的频率。本发明无需预处理操作，避免了空频域转换过程复杂耗时的解包裹操作，同时准确的去除背景噪声，从而鲁棒性高，抗噪声性能强，运行速率快。
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公开(公告)号：CN115560841A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211134879.X
申请日：2022-09-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于视频相位放大反馈的微振动测量方法及系统。涉及微振动测量技术领域，主要通过基于信号能量最大化计算策略提取振动信号，为视频放大提供可靠的目标频带参数；利用视频放大增强目标频带信号强度；利用基于信号能量最大化计算策略二次测量放大后视频得到信噪比更高的振动信号，从而形成振动信号提取和视频放大反馈处理机制。本发明有利于提升微振动视觉测量方法在强噪声环境中的测量效果，以及在复杂环境中的测量能力。
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