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龙图腾网获悉中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司申请的专利基于无人机视频和图像矫正的斜拉索振动识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121353322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511202237.2，技术领域涉及：G06T7/20；该发明授权基于无人机视频和图像矫正的斜拉索振动识别方法及系统是由王杨;时笑鹏;王小宁;程潜;王伟;茹超;张斌;张松;曲强龙设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机视频和图像矫正的斜拉索振动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机视频和图像矫正的斜拉索振动识别方法及系统，方法包括：S100、通过无人机拍摄斜拉索在自然激励下的动态响应视频；S200、对视频图像中的斜拉索区域进行语义分割，获取清晰的拉索像素区域；S300、对拉索目标区域及周边固定参考点区域进行像素位移跟踪，提取包含拉索振动响应与无人机扰动分量的时间序列位移数据；S400、实现图像序列几何校正，消除无人机姿态变化导致的整体抖动；S500、提取固有模态分量；通过对比两者模态特征识别共模扰动成分，并从拉索响应中剥离；S600、对松弛、断股、激振异常等异常振动行为的识别与预警。通过从视频采集到异常预警的技术闭环，实现斜拉索振动状态的高精度、自动化监测。

本发明授权基于无人机视频和图像矫正的斜拉索振动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机视频和图像矫正的斜拉索振动识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、通过预设航线控制无人机围绕目标斜拉桥多角度飞行，拍摄斜拉索在自然激励下的动态响应视频，确保画面包含目标斜拉索及周边固定环境； S200、对视频图像中的斜拉索区域进行语义分割，区分拉索与复杂背景中的非结构物体，获取清晰的拉索像素区域； S300、采用数字图像相关算法，对拉索目标区域及周边固定参考点区域进行逐帧像素位移跟踪，提取包含拉索振动响应与无人机扰动分量的时间序列位移数据； S400、基于参考点构建稳像参考坐标系，通过计算图像间单应性矩阵实现图像序列几何校正，消除无人机姿态变化导致的整体抖动； S500、对拉索区域和参考点区域的位移时间序列分别进行变分模态分解，提取固有模态分量；通过对比两者模态特征识别共模扰动成分，并从拉索响应中剥离，得到纯净的拉索绝对振动响应信号； S600、对纯净振动信号进行时频联合分析，识别非典型振动特征，结合正常状态振动模态库，实现对松弛、断股、激振异常异常振动行为的识别与预警； 步骤S300中，进行所述像素位置跟踪时，需要定义视频的第帧图像为，第帧图像为； 斜拉索所在的矩形子区域为，包含像素集合，为优化后的斜拉索掩码，其非零区域即为纯净的斜拉索像素区域； 选取图像中与桥梁固定结构对应的子区域，并假设其在物理空间中仅受无人机扰动影响； 对于区域内任意像素，定义第帧图像的灰度值为，第帧图像中对应位置的灰度值为，其中为或； 像素从移动到的位移为，即，； 通过归一化交叉相关系数度量两帧图像的灰度相似度，具体为： ， 其中，，，分别为区域在两帧中的平均灰度，为区域内的像素总数； 位移的最优解为使NCC最大化的变量值： ， 采用多项式拟合描述子区域整体运动，具体为： ， 其中，、、、、、均为系数，通过最小化灰度误差函数求解，具体为： 对视频中所有连续帧重复上述计算，得到： 拉索区域位移序列：，该拉索区域位移序列包含振动响应和无人机扰动； 以及参考点区域位移序列：，该参考点区域位移序列仅包含无人机扰动。

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