CN118982793B 結構沉降的非接觸遠距離監測方法與系統 （水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院）

司本發明提出了一種結構沉降的非接觸遠距特征圖；計算圖結構變化指標和局部垂直變形2S15、基于融合后的高質量圖像和預先存儲的參考圖像，應用基于局部特征描述子的32.根據權利要求1所述的結構沉降的非接觸遠距離監測方法，其特征在于，步驟S1243.根據權利要求1所述的結構沉降的非接觸遠距S131、基于對比度優化后的圖像集合，對每張圖像4.根據權利要求1所述的結構沉降的非接觸遠距離監測方法，像與校正后的圖像集合中的圖像的結構相似性指數；如果結構相似性指數低于預設閾值，5S144、將最終的增強圖像與校正后的圖像集合5.根據權利要求1所述的結構沉降的非接觸遠所述存儲器存儲有可被所述處理器執行的指令，所述指令用于被所現權利要求1~5任一項所述的結構沉降的非接觸67[0020]如圖1所示，本申請提出了一種結構沉降的非接觸遠距離監測方法，包括如下步8[0030]S15、基于融合后的高質量圖像和預先存儲的參考圖像，應用基于局部特征描述[0038]讀取灰度映射函數M(k)和原始圖像I，對圖像I中的每個像素p(x，y)應用映射函讀取預設的目標亮度值targetbrightness，計算亮度調整因子α=targetbrightness/9子塊。對每個子塊Bij計算局部對比度Cij=(max(Bij)_min(Bij))/(max(Bij)+mincontrast_Cij)/Tcontrast。對子塊中的每個像素padj([0040]獲取gamma校正后的所有子塊，使用雙線性插值方法將相鄰子塊的邊界像素進行2jj[0052]本實施例通過Zernike多項式大氣湍流校正算法，有效解決了遠距離光學觀測中準確描述大氣湍流引起的波前畸變的數學模型。特別是通過計算Zernike多項式系數并構選擇適合的小波基函數ψ(x)，如DaubecH1分別+Dl2SSIM低于預設閾值TSSIM，則調整軟閾值處理的參數λl，重復軟閾值處理過程和圖像重構過E[0071]S22、基于特征點集合和預處理后的圖像集合，采用增強型二進制描述子生成算[0075]獲取特征點集合P(t)和配準后的圖像Ir(t)，對每個特征點應ii個特征點從初始幀到當前[0078]讀取過濾后的垂直軌跡集合T'(t)，應用自適應三角剖分算法構建特征點之間的測算法通過優化窗口滑動策略和非極大值抑制方法，提高了特征點識別的速度和準確性，ijjvinitmm)}，其中每個元素包含更新后的特征點位置和對應的跟蹤質量指yxy[0100]S34、基于沉降場函數和預存儲在系統數據庫中的歷史沉降場函數集，進行離散12ki[0103]基于特征圖G(t)和過濾后的垂直軌跡集合T'(t)，應用局部剛性保持變形算法估最小化能量函數，得到每個特征點的最優變形向量。最終輸出局部垂直變形場D(t)={d12mi[0105]獲取當前沉降場函數S(x，y，t)和存儲在系統數據庫中的歷史沉降場函數集{S2r}算子理論的非線性預測方法進行沉降預測：將當前沉降場S(x，y，t)投影到動態模式空式分解和基于Koopman算子理論的非線性預測等方法，實現了高精度的垂直位移估計和沉2n，λ2σΔλiλ2kvjj0全局垂直變形場D(t)及其特征量div(D)和curl(D)用確評估非均勻沉降對結構的影響提供了關鍵技術支持。通過將結構劃分為重疊的局部區i2iS和▽2S分別表示S的梯度和Hessian矩陣。使用有限差分法離散化平滑項。基于平滑項2對應的增長率Λ={λ12i▽2(x，y)基于局部預測誤差估計。基于預測置信區間CI(x，y)和優化預測沉降場S''(x，降場函數S''(x，y，t+Δt)、置信區間CI(x，y)和特征描述符FP[0137]本實施例通過基于Koopman算子理論的非線性預測方法，實現了對復雜沉降動力[0144]獲取不確定性場U(x入參數的不確定性表示為正交多項式基函數的線性組合，有效量化了沉降估計的不確定[0148]在本申請的一個實施例中，獲取沉降場函數S(x，y，t)和預測計算置信區間的寬度W(x，avgavgS能量和熵決定是否進一步分解該節點。如果E(node)>p*E(parent)或S(node)<p*S[0155]獲取完成分解后的小波包樹。計算每個葉節點的歸一化能量Enorm(node)=El表示誤差尺度系數。[0158]本實施例通過小波包變換算法，實現了對沉降場誤差的多尺度分解和精細化分[0159]在本申請的一個實施例中，獲取沉降場函數S(x，y，t)和誤差尺度系數集{εl}。將連續的沉降場函數離散化為狀態向量x(t)=[S(x1，y1，t)，S(x2，y2，t)，...，S[0160]讀取觀測方程和誤差尺度系數集{εl}。初始化過程噪聲協方差矩陣Q(0)=diag差矩陣。計算Kalman增益K(t+1)=P(t+1|t)H(t+1)T[H(t+1)P(t+1|t)H(t+1)T+R(t+散化為狀態向量，成功將復雜的空間分布問題轉化為可處理的狀態估計問題，為應用入誤差尺度系數動態調整噪聲協方差矩陣，實現了對不同尺度和來源誤差的自適應處理，[0165]在本申請的一個實施例中，獲取優化沉降場函數S*(x，y，t)和配準后圖像Ir[0170]讀取最終高分辨率沉降場S**(x，y，t)。計算與原始沉降場S*(x，y，t)的均方[0171]其中S*(x，y，t)表示優化后的沉降場函數；S**(x，y，t)表示高精度沉降場函[0178]S4、精度檢測。往模型中隨意輸入一組觀測參數，和一個沉降距離y2測試（0~制臺以及R軸旋轉平臺，再連接光學觀測儀器；升降控制臺與旋轉臺的移動精度要求小于度位于結構中部，應確保與觀測平臺保持視線暢通，無物理性遮擋，直線觀測距離小于[0203]在本申請的一個實施例中，某城際高鐵施工項目中，高鐵路線跨越約2400m的河[0207]紅外光學觀測儀器采用現有的高精度紅外瞄準鏡，型號是PARD_SA61_45L45mm[0214]本實施例為距離岸邊相對最遠的三個橋墩布設了熱源矩陣系統，觀測距離約[