基于计算机视觉的拉索振动测试
Journal of Gansu Sciences（2022）
Abstract
提出了一种基于计算机视觉目标跟踪算法的非接触式拉索振动测试方法.首先通过目标跟踪算法对相机采集的拉索振动视频图像序列进行分析,识别拉索表面标靶在图像平面的像素位移时程数据,然后根据快速傅里叶变换算法获取振动频谱,采用直接峰值法提取频谱峰值,得到拉索各阶自振频率.介绍了视觉测振方法流程,针对当前视觉测振方法采用的目标跟踪算法鲁棒性差、实时性低的问题,引入了高效的核相关滤波跟踪算法,基于KCF和CN两种经典核相关滤波跟踪算法的原理和MATLAB平台设计了视觉测振系统软件.在实验室中开展了钢绞线振动试验,将视觉测振方法与加速度计方法的频率识别结果进行对比,结果表明:视觉测振方法识别的钢绞线各阶自振频率与加速度计结果非常接近,最大频率相对误差为-0.12％,验证了视觉测振方法的可靠性.
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Key words
Vibration measurement,Cable,Computer vision,Kernelized correlation filter,Object tracking
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