基于目标边界视觉追踪的结构多水准变形状态识别

工程结构不同水准变形状态的监测与识别对于评估其结构性能具有重要意义。传统的结构健康监测方法大多具有接触式测量、离散布置、局部观测的特点，无法充分考虑工程结构的连续体物理特征，获得结构多水准连续型变形信息。基于视觉追踪的测量技术因其非接触、低成本、易布置等优点逐渐成为结构健康监测的新兴方法之一，此外，近年来计算机视觉领域也提出了多种目标检测模型可以鲁棒识别显著视觉对象。该文结合结构变形机理、视觉测量技术与显著目标检测算法，从图像中提取并追踪结构目标区域的连续边界，实现了结构多水准变形状态识别，并通过足尺钢筋混凝土梁落锤冲击试验对提出的方法进行了验证。研究结果表明，提出的方法可以稳定追踪结构边缘在毫秒级别的变化状态，准确识别包括竖向位移、构件转角和截面曲率在内的结构多水准变形状态，为进一步评估结构性能提供了重要数据与信息。