【3分钟视频介绍本文工作】 00 太长不看版 01 研究背景 猜猜我是谁? 监控摄像头记录的工程事故 02 方法 图1. 本文所提方法的技术路线 03 试验验证 图2. 静态试验设置 图3. 静态试验超分辨率结果 图4. Shi-Tomasi角点检测的结果 图5. SIFT特征点检测与匹配的结果 图6. 边缘角点检测与内部角点检测的测量结果 图7. SIFT特征点检测与匹配的位移测量结果 图8. 动态试验设置 图9. 视频帧ROI区域超分辨率结果 图10. 位移时程测量值 04 结论 (1) 本文提出的方法重点解决目标物体在机器视觉图像中分辨率较低且细节质量较差的问题,可为基于城市固定式视频设备开展基础设施位移响应监测提供参考。 (2) 在基于角点和SIFT特征点检测与匹配的位移测量任务中,本文方法相比原低清图像和插值超分辨率方法可以提升测量精度,并在暗光和模糊条件下仍保持良好的精度。 (3) 在基于光流追踪的位移监测任务中,本文方法相比原低清视频和插值超分辨率方法减少了光流追踪的漂移并提升了结构动态响应测量精度。 ---End--- 相关研究 特刊征稿 专著 人工智能与机器学习 城市灾害模拟与韧性城市 高性能结构与防倒塌
|
|