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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：本发明公开了基于深度学习和鱼眼摄像头的结构响应监测方法，属于建筑结构监测领域。包括以下步骤：S100、使用鱼眼摄像头获取原始数据，并对数据进行预处理；S200、将经过预处理的数据进行图像畸变校正与特征提取；S300、基于S200输出的结果进行建筑结构的位移监测。本发明提高分割准确性、增强了鲁棒性、有效地利用先验信息，提高了分割结果的一致性和可解释性。本发明的结构响应监测方法可用于普通摄像头和鱼眼摄像头，具有更广的适用性。本发明技术中还包括了针对于普通摄像头和鱼眼摄像头的线框提取模型以及畸变矫正模型，这两个模型也可广泛应用于如图像分割、图像分类等其他计算机视觉任务中。

主权项：1.基于深度学习和鱼眼摄像头的结构响应监测方法，其特征在于，所述深度学习和鱼眼摄像头的结构响应监测方法包括以下步骤：S100、使用鱼眼摄像头获取原始数据，并对数据进行预处理；S200、将经过预处理的数据进行图像畸变校正与特征提取；S300、基于S200输出的结果进行建筑结构的位移监测；在S100中，包括以下步骤：S110、使用鱼眼摄像头获得包含建筑物结构位移的视频；S120、将所述包含建筑物结构位移的视频逐帧分割，得到一系列的图片，即畸变原图；S130、将畸变原图逐个输入到线框提取模型中，得到每张图片的畸变线热图，所述畸变线热图描绘了畸变原图中的畸变线框，即建筑物的轮廓；在S130中，所述线框提取模型的构建利用深度学习的方法，所述线框提取模型中包括畸变图像和正常图像，用于得到不同类型图片的线框热图；在S200中，包括以下步骤：S210、将畸变线热图输入到畸变矫正模型中，对局部曲线特征进行校正，从而确定畸变参数；S220、将所述畸变参数应用到所述畸变原图中，得到全面矫正后的图像，即畸变矫正图；S230、将所述畸变矫正图再次输入到所述线框提取模型中，获取矫正后的直线框热图；在S210中，所述畸变矫正模型的构建利用深度学习的方法，畸变矫正模型包括基于畸变线热图的局部矫正部分和基于畸变原图的全局矫正部分；在S210中，所述基于畸变线热图的局部矫正部分和基于畸变原图的全局矫正部分分别对于所述畸变参数进行回归，回归后的数据处理后得到相应的畸变矫正图；在S300中，具体的，将所述直线框热图和畸变矫正图均输入到结构响应监测模型中，从而获取建筑结构的位移数据，根据所述建筑结构的位移数据评估建筑物的健康状态；所述结构响应监测模型通过深度学习方法和光流法构建，具体的：首先利用线框提取模型得到畸变校正图的直线框热图，再利用光流法得到基于畸变矫正图及其直线框热图的结构响应，最后通过数据融合和卡尔曼滤波器得到最终的结构位移时程曲线。

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