典型文献
基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方法
文献摘要：
建筑施工临时结构是施工现场的事故主要风险源.以往的基于振动的临时结构监测方法依赖于在预先分析确定的监测关键部位放置的加速度传感器.但由于临时结构存在构件搭设不规范、施工现场不确定性等因素,通过有限元分析等手段得到的监测关键部位可能与实际情况相差较大,存在不确定性.为此提出一种基于欧拉运动放大算法的临时结构损伤识别方法,充分利用计算机视觉技术的全域覆盖及监测高效的优点.采用数码摄像机采集临时结构的数字图像序列,经过基于相位的欧拉运动放大算法处理,获取运动放大后的数字图像序列;运用Canny边缘识别算法获取边缘图像序列并消除运动放大造成的噪声,通过基于形心的运动跟踪算法获取临时结构的位移时程数据,并利用快速傅里叶变换进行频谱分析;与预先建立的损伤动力指纹库进行对比判断临时结构的损伤状态.以存在10种损伤状态的门式脚手架为测试对象,证明该方法的可行性与适用性.与加速度传感器测量进行对比,该方法平均误差为0.95％,满足临时结构损伤状态识别的精度要求.
文献关键词：
欧拉运动放大;临时结构;计算机视觉;结构损伤识别;损伤动力指纹
中图分类号：
作者姓名：
梁振宇;华嘉皓;陈浩龙;邓逸川
作者机构：
华南理工大学土木与交通学院,广东 广州 510640;亚热带建筑科学国家重点实验室,广东 广州 510640
文献出处：
引用格式：
[1]梁振宇;华嘉皓;陈浩龙;邓逸川-.基于计算机视觉的建筑施工期临时结构损伤识别方法)[J].图学学报,2022(04):608-615
A类：
欧拉运动放大,损伤动力指纹,门式脚手架
B类：
建筑施工,施工期,临时结构,结构损伤识别,施工现场,故主,主要风险,风险源,结构监测,监测方法,关键部位,加速度传感器,搭设,利用计算机,计算机视觉技术,测高,数码,摄像机,机采,数字图像,图像序列,Canny,边缘识别,识别算法,边缘图,形心,运动跟踪,跟踪算法,位移时程,时程数据,快速傅里叶变换,行频,频谱分析,损伤状态,传感器测量,平均误差,状态识别,精度要求
AB值：
0.247122
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
