基本信息:
- 专利标题： 基于机器学习的视频微振动放大校准和实时提取方法
- 申请号：CN202210436023.1 申请日：2022-04-24
- 公开(公告)号：CN114821415A 公开(公告)日：2022-07-29
- 发明人： 张龑 , 刘毅 , 李松辉 , 谷昀 , 刘勋楠 , 雒翔宇 , 韩莎莎 , 薛圆月 , 胡俊华 , 袁宁宁
- 申请人： 中国水利水电科学研究院
- 申请人地址： 北京市海淀区车公庄西路20号
- 专利权人： 中国水利水电科学研究院
- 当前专利权人： 中国水利水电科学研究院
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区车公庄西路20号
- 代理机构： 北京正华智诚专利代理事务所
- 代理人： 周芸婵
- 主分类号： G06V20/40
- IPC分类号： G06V20/40 ; G06N3/08 ; G06N3/04 ; G01H9/00 ; G06V10/82
摘要：
本发明公开了一种基于机器学习的视频微振动放大校准和实时提取方法，其包括以下步骤：获取微振动信息；选取敏感点并布置振动传感器；同时获取振动传感器的时程数据和敏感点的视频时程数据；对视频时程数据进行校准并获取校准后的相位信息放大参数；通过校准后的相位信息放大参数对被监测结构的视频时程数据中未设置振动传感器的测点的相位信息进行放大；通过完成基于机器学习的视频微振动放大校准的视频时程数据对卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；采用训练后的卷积神经网络对目标对象的视频时程数据进行振动信息实时提取。本发明通过训练后的卷积神经网络可以直接对视频的振动信息进行实时提取，便于水工结构运行状态监测。
公开/授权文献:
- CN114821415B 基于机器学习的视频微振动放大校准和实时提取方法 公开/授权日：2022-11-29