CN114608465A - 基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法 - Google Patents
基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114608465A CN114608465A CN202210192702.9A CN202210192702A CN114608465A CN 114608465 A CN114608465 A CN 114608465A CN 202210192702 A CN202210192702 A CN 202210192702A CN 114608465 A CN114608465 A CN 114608465A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- displacement
- cameras
- camera
- measuring
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 title claims abstract description 98
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims description 8
- YBJHBAHKTGYVGT-ZKWXMUAHSA-N (+)-Biotin Chemical compound N1C(=O)N[C@@H]2[C@H](CCCCC(=O)O)SC[C@@H]21 YBJHBAHKTGYVGT-ZKWXMUAHSA-N 0.000 claims description 4
- FEPMHVLSLDOMQC-UHFFFAOYSA-N virginiamycin-S1 Natural products CC1OC(=O)C(C=2C=CC=CC=2)NC(=O)C2CC(=O)CCN2C(=O)C(CC=2C=CC=CC=2)N(C)C(=O)C2CCCN2C(=O)C(CC)NC(=O)C1NC(=O)C1=NC=CC=C1O FEPMHVLSLDOMQC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 13
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 8
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011900 installation process Methods 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/16—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring the deformation in a solid, e.g. optical strain gauge
-
- G06T5/70—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
- G06T7/85—Stereo camera calibration
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/67—Focus control based on electronic image sensor signals
- H04N23/675—Focus control based on electronic image sensor signals comprising setting of focusing regions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30204—Marker
- G06T2207/30208—Marker matrix
Abstract
基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法,包括:1)布置测点及架设摄像机;2)对摄像机进行参数调试并进行图像处理;3)标定双目相机;4)实时测量多测点空间位移。本发明具有以下优点:(1)分布式测量:监测范围广、能够同时测量结构表面多个控制点的位移;(2)三维测量:通过两台相机同步测量,可以直观地反映结构整体的三维空间变形情况(3)远距离非接触:通过相机拍摄图像并进行处理可以直接获取测点位移;(4)低成本:采用的相机和镜头相对于GPS等传感器成本低,布置便捷;(5)高精度:通过选用不同分辨率的相机和镜头,可以实现高精度结构位移监测。
Description
技术领域
本发明涉及到一种基于计算机视觉的结构多测点空间位移实时测量方法。
背景技术
随着经济社会的不断发展,城市中心用地日趋紧张,国内外许多城市都在开发地下空间。地下空间施工的内容主要包括深基坑施工和隧道施工,而施工将扰动周围土体,导致附近结构的变形和沉降。及时、准确地获取地下工程施工现场附近建筑结构的变形状态,能够为施工方案和参数的调整提供有力支撑,保护邻近建筑的结构安全。因此,在地下施工期间对这些结构进行变形监测至关重要,能够提供早期和及时的预警,保障结构安全。
传统的建筑结构位移测量方法主要包括接触式位移测量方法和非接触式位移测量方法两种,以下针对其技术特征进行分析归纳。
1、接触式位移测量传感器:
接触式传感器主要用于低矮建筑的小幅位移的监测,能够达到较高精度。但是它需要接触结构表面,并且每一个测点需要布置一个传感器,各个传感器之间需要用电缆或水管连接。对于大型建筑而言,布置多个测点将需要大量的电缆和传感器,不仅成本巨大,安装过程复杂,而且很难找到固定的位置安装基准点。
2、非接触式位移测量传感器
传统的非接触式传感器目前主要包括全站仪、水准仪、激光测振仪、雷达波测量仪和GPS。使用全站仪或水准仪进行测量不需要安装,但是全站仪和水准仪需要人工采集,难以提升采样频率。激光测振仪精度较高,能够达到0.1mm到0.2mm之间,但是设备昂贵,且测距通常小于30m。GPS传感器安装便捷,但是测量精度有限(5mm~10mm),采样频率有限(即低于20Hz),单个传感器只能实施单点测量,成本高昂。
3、基于视觉的位移传感器
近年来,基于计算机视觉的技术取得了快速发展,并已逐步应用于土木工程领域。借助于图像采集设备和数字图像处理技术,已经开发了基于计算机视觉的结构位移监测方法和系统。基于计算机视觉的土木工程结构位移测量方法因安装方便、系统成本低、测量分辨率高等优点而被逐渐采用。然而,以往方法主要以单台相机进行二维变形监测为主,无法直接获取真实服役状态下的结构三维空间变形。通过两台相机的同步采集,基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法可以实现低成本高精度的结构多测点空间位移实时测量。
发明内容
本发明要克服现有技术的上述缺点,提供一种基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法。
本发明提出的基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法利用无线局域网络使两台摄像机实现同步摄影,然后对双目系统进行标定。结合数字图像相关技术与双目立体视觉技术,追踪结构上安装的目标,同时计算多个测点的三维位移。该方法可以及时获取建筑结构的空间变形,为邻近工程施工工艺的调整提供参考,有助于保护建筑的结构安全。
一种基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法,包括以下步骤:
步骤一:布置测点及架设摄像机;
首先选取整个建筑结构的控制点作为测点,选取位置尽量为建筑结构四周,在测点上布置黑白棋盘格图案靶标和LED靶标,并将黑白棋盘格图案靶标和LED靶标与建筑结构建立刚性连接;然后将两台摄像机分别架设在远离建筑结构的不同方向(使视线成一定夹角),使摄像机与稳定的地面建立刚性连接,镜头对准建筑结构上预先布置的多个测点,将摄像机与无线控制器连接;最后反复调整两台摄像机的空间交角、调节摄像机的镜头焦距、光圈大小和放大倍数等使选定的测点同时出现在两台摄像机的视野中;
步骤二:对摄像机进行参数调试并进行图像处理;
首先建立无线局域网,将无线控制器接入无线局域网,使两台摄像机通过TCP/IP协议将数据传输到计算机端,并同步两台摄像机的时钟;然后调整两台摄像机的曝光时间和增益值,选用滤波对后续采集的图像进行降噪处理,去除噪声的同时不会删除图像中的细节,可以防止边缘模糊,能较好的保留图形边缘信息;最后用Canny算子对每个黑白棋盘格图案靶标和LED靶标进行边缘检测,提取黑白棋盘格图案靶标和LED靶标的边缘,确定LED靶标的形心;
步骤三:标定双目相机;
首先,分别用两台摄像机拍摄的黑白棋盘格图案靶标对两台摄像机进行标定,得到两台摄像机各自的内参矩阵和畸变参数向量;然后,根据两台摄像机拍摄的黑白棋盘格图案靶标图像,分别计算图像中各个测点的比例因子S;最后将根据两台摄像机拍摄的LED靶标图像,构建各个测点的三维空间坐标系(x,y,z),求出图像平面与空间坐标系的夹角α、β,确定各个测点的在两台摄像机上的图像变位与实际空间变位关系,分别假设各个测点的水平方向位移D1、D2和铅垂方向位移Δz并根据几何关系转换为实际空间位移(Δx,Δy,Δz);
S代表单位像素代表的实际长度,因此S可以表示为;
其中:
L:黑白棋盘格图案靶标实际长度;
P:黑白棋棋盘格图案靶标在图像上所占像素数量;
水平方向位移D1、D2和铅垂方向位移Δz与实际空间位移之间的关系可以用下式表示;
Δx=D2cosα+D1cosβ (2)
Δy=D2sinα+D1sinβ (3)
Δz=Δz (4)
其中:
D1:摄像机A拍摄到的水平位移
D2:摄像机B拍摄到的水平位移;
Δx:测点在设定空间坐标系上沿x轴的位移
Δy测点在设定空间坐标系上沿y轴的位移
Δz:两台摄像机拍摄到的铅垂位移,即测点在设定空间坐标系上沿z轴的位移;
α:摄像机B和测点连线与y轴形成的夹角;
β:摄像机A和测点连线与y轴形成的夹角;
步骤四:实时测量多测点空间位移;
首先,将采集到第一帧图像中的LED靶标的几何形态作为图像特征,将此特征作为数字图像相关的基准模板;其次,对两台摄像机后续采集的图像进行数字相关的模板匹配,分别对多个区域的测点进行目标追踪,然后对多目标追踪过程进行优化,直至目标追踪满足要求,计算模板在图像上的像素变位并根据比例因子S转换为水平方向位移D1、D2和铅垂方向位移Δz;最后,根据公式(2)、公式(3)和公式(4)将水平方向位移和铅垂方向位移转换为空间坐标系上的位移并输出至计算机。
本发明的优点是:(1)分布式测量:该方法监测范围广、能够同时测量结构表面多个控制点的位移;(2)三维测量:该方法通过两台相机同步测量,可以直观地反映结构整体的三维空间变形情况(3)远距离非接触:相比于传统的接触式传感器(百分表、磁致伸缩传感器等),通过相机拍摄图像并进行处理可以直接获取测点位移;(4)低成本:本项目采用的相机和镜头相对于GPS等传感器成本低,布置便捷;(5)高精度:通过选用不同分辨率的相机和镜头,可以实现高精度结构位移监测。
附图说明
图1是实施本发明方法的仪器布置示意图;
图2是双目相机计算测点空间位移原理图;
图3是本发明方法的实施流程图。
图例说明:
1:黑白棋盘格图案靶标;2:LED靶标;3:摄像机;4:无线控制器;5:计算机;6:建筑结构;7:空间位移;8:测点
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明的技术方案。
本发明的基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法,具体实施方法如下:
步骤一:布置测点及架设摄像机;
首先选取整个建筑结构6的控制点作为测点8,选取位置尽量为建筑结构6四周,在测点上布置黑白棋盘格图案靶标1和LED靶标2,并将黑白棋盘格图案靶标1和LED靶标2与建筑结构6建立刚性连接;然后将两台摄像机3分别架设在远离建筑结构6的不同方向(使视线成一定夹角),使摄像机3与稳定的地面建立刚性连接,镜头对准建筑结构6上预先布置的多个测点8,将摄像机3与无线控制器4连接;最后反复调整两台摄像机3的空间交角、调节摄像机3的镜头焦距、光圈大小和放大倍数等使选定的测点8同时出现在两台摄像机3的视野中;
步骤二:对摄像机进行参数调试并进行图像处理;
首先建立无线局域网,将无线控制器4接入无线局域网,使两台摄像机3通过TCP/IP协议将数据传输到计算机5端,并同步两台摄像机3的时钟;然后调整两台摄像机3的曝光时间和增益值,选用滤波对后续采集的图像进行降噪处理,去除噪声的同时不会删除图像中的细节,可以防止边缘模糊,能较好的保留图形边缘信息;最后用Canny算子对每个黑白棋盘格图案靶标1和LED靶标2进行边缘检测,提取黑白棋盘格图案靶标1和LED靶标2的边缘,确定LED靶标2的形心;
步骤三:标定双目相机;
首先,分别用两台摄像机3拍摄的黑白棋盘格图案靶标1对两台摄像机3进行标定,得到两台摄像机3各自的内参矩阵和畸变参数向量;然后,根据两台摄像机3拍摄的黑白棋盘格图案靶标1图像,分别计算图像中各个测点8的比例因子S;最后将根据两台摄像机3拍摄的LED靶标2图像,构建各个测点8的三维空间坐标系(x,y,z),求出图像平面与空间坐标系的夹角α、β,确定各个测点8的在两台摄像机3上的图像变位与实际空间变位关系,分别假设各个测点8的水平方向位移D1、D2和铅垂方向位移Δz并根据几何关系转换为实际空间位移(Δx,Δy,Δz);
S代表单位像素代表的实际长度,因此S可以表示为;
其中:
L:黑白棋盘格图案靶标1实际长度;
P:黑白棋棋盘格图案靶标1在图像上所占像素数量;
水平方向位移D1、D2和铅垂方向位移Δz与实际空间位移之间的关系可以用下式表示;
Δx=D2cosα+D1cosβ (2)
Δy=D2sinα+D1sinβ (3)
Δz=Δz (4)
其中:
D1:摄像机A拍摄到的水平位移
D2:摄像机B拍摄到的水平位移;
Δx:测点在设定空间坐标系上沿x轴的位移
Δy测点在设定空间坐标系上沿y轴的位移
Δz:两台摄像机3拍摄到的铅垂位移,即测点8在设定空间坐标系上沿z轴的位移;
α:摄像机B和测点连线与y轴形成的夹角;
β:摄像机A和测点连线与y轴形成的夹角;
步骤四:实时测量多测点空间位移;
首先,将采集到第一帧图像中的LED靶标2的几何形态作为图像特征,将此特征作为数字图像相关的基准模板;其次,对两台摄像机3后续采集的图像进行数字相关的模板匹配,分别对多个区域的测点8进行目标追踪,然后对多目标追踪过程进行优化,直至目标追踪满足要求,计算模板在图像上的像素变位并根据比例因子S转换为水平方向位移D1、D2和铅垂方向位移Δz;最后,根据公式(2)、公式(3)和公式(4)将水平方向位移和铅垂方向位移转换为空间坐标系上的位移并输出至计算机5。
本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举,本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式,本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。
Claims (1)
1.一种基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:布置测点及架设摄像机;
首先选取整个建筑结构的控制点作为测点,选取位置尽量为建筑结构四周,在测点上布置黑白棋盘格图案靶标和LED靶标,并将黑白棋盘格图案靶标和LED靶标与建筑结构建立刚性连接;然后将两台摄像机分别架设在远离建筑结构的不同方向(使视线成一定夹角),使摄像机与稳定的地面建立刚性连接,镜头对准建筑结构上预先布置的多个测点,将摄像机与无线控制器连接;最后反复调整两台摄像机的空间交角、调节摄像机的镜头焦距、光圈大小和放大倍数等使选定的测点同时出现在两台摄像机的视野中;
步骤二:对摄像机进行参数调试并进行图像处理;
首先建立无线局域网,将无线控制器接入无线局域网,使两台摄像机通过TCP/IP协议将数据传输到计算机端,并同步两台摄像机的时钟;然后调整两台摄像机的曝光时间和增益值,选用滤波对后续采集的图像进行降噪处理,去除噪声的同时不会删除图像中的细节,可以防止边缘模糊,能较好的保留图形边缘信息;最后用Canny算子对每个黑白棋盘格图案靶标和LED靶标进行边缘检测,提取黑白棋盘格图案靶标和LED靶标的边缘,确定LED靶标的形心;
步骤三:标定双目相机;
首先,分别用两台摄像机拍摄的黑白棋盘格图案靶标对两台摄像机进行标定,得到两台摄像机各自的内参矩阵和畸变参数向量;然后,根据两台摄像机拍摄的黑白棋盘格图案靶标图像,分别计算图像中各个测点的比例因子S;最后将根据两台摄像机拍摄的LED靶标图像,构建各个测点的三维空间坐标系(x,y,z),求出图像平面与空间坐标系的夹角α、β,确定各个测点的在两台摄像机上的图像变位与实际空间变位关系,分别假设各个测点的水平方向位移D1、D2和铅垂方向位移Δz并根据几何关系转换为实际空间位移(Δx,Δy,Δz);
S代表单位像素代表的实际长度,因此S可以表示为;
其中:
L:黑白棋盘格图案靶标实际长度;
P:黑白棋棋盘格图案靶标在图像上所占像素数量;
水平方向位移D1、D2和铅垂方向位移Δz与实际空间位移之间的关系可以用下式表示;
Δx=D2cosα+D1cosβ (2)
Δy=D2sinα+D1sinβ (3)
Δz=Δz (4)
其中:
D1:摄像机A拍摄到的水平位移
D2:摄像机B拍摄到的水平位移;
Δx:测点在设定空间坐标系上沿x轴的位移
Δy测点在设定空间坐标系上沿y轴的位移
Δz:两台摄像机拍摄到的铅垂位移,即测点在设定空间坐标系上沿z轴的位移;
α:摄像机B和测点连线与y轴形成的夹角;
β:摄像机A和测点连线与y轴形成的夹角;
步骤四:实时测量多测点空间位移;
首先,将采集到第一帧图像中的LED靶标的几何形态作为图像特征,将此特征作为数字图像相关的基准模板;其次,对两台摄像机后续采集的图像进行数字相关的模板匹配,分别对多个区域的测点进行目标追踪,然后对多目标追踪过程进行优化,直至目标追踪满足要求,计算模板在图像上的像素变位并根据比例因子S转换为水平方向位移D1、D2和铅垂方向位移Δz;最后,根据公式(2)、公式(3)和公式(4)将水平方向位移和铅垂方向位移转换为空间坐标系上的位移并输出至计算机。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210192702.9A CN114608465B (zh) | 2022-03-01 | 基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210192702.9A CN114608465B (zh) | 2022-03-01 | 基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114608465A true CN114608465A (zh) | 2022-06-10 |
CN114608465B CN114608465B (zh) | 2024-04-12 |
Family
ID=
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116503369A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-07-28 | 北京思莫特科技有限公司 | 结构体的变形监测方法、图像曝光参数调整方法 |
CN116778094A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-19 | 深圳眸瞳科技有限公司 | 一种基于优选视角拍摄的建筑物变形监测方法及装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1566900A (zh) * | 2003-06-11 | 2005-01-19 | 北京航空航天大学 | 一种空间圆几何参数的视觉测量方法 |
CN106981083A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-25 | 大连理工大学 | 双目立体视觉系统摄像机参数的分步标定方法 |
CN108765484A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-06 | 北京航空航天大学 | 基于两台高速摄像机的活体昆虫运动采集及数据重构方法 |
CN110375648A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-10-25 | 华南农业大学 | 棋盘格靶标辅助的单台相机实现的空间点三维坐标测量方法 |
CN110415300A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-05 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于三靶标建面的立体视觉结构动态位移测量方法 |
CN112033286A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-04 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于双目视觉的结构六自由度运动测量系统及其测量方法 |
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1566900A (zh) * | 2003-06-11 | 2005-01-19 | 北京航空航天大学 | 一种空间圆几何参数的视觉测量方法 |
CN106981083A (zh) * | 2017-03-22 | 2017-07-25 | 大连理工大学 | 双目立体视觉系统摄像机参数的分步标定方法 |
CN108765484A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-06 | 北京航空航天大学 | 基于两台高速摄像机的活体昆虫运动采集及数据重构方法 |
CN110415300A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-05 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于三靶标建面的立体视觉结构动态位移测量方法 |
CN110375648A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-10-25 | 华南农业大学 | 棋盘格靶标辅助的单台相机实现的空间点三维坐标测量方法 |
CN112033286A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-04 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于双目视觉的结构六自由度运动测量系统及其测量方法 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116503369A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-07-28 | 北京思莫特科技有限公司 | 结构体的变形监测方法、图像曝光参数调整方法 |
CN116503369B (zh) * | 2023-05-06 | 2024-01-26 | 北京思莫特科技有限公司 | 结构体的变形监测方法、图像曝光参数调整方法 |
CN116778094A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-19 | 深圳眸瞳科技有限公司 | 一种基于优选视角拍摄的建筑物变形监测方法及装置 |
CN116778094B (zh) * | 2023-08-15 | 2023-11-24 | 深圳眸瞳科技有限公司 | 一种基于优选视角拍摄的建筑物变形监测方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102003938B (zh) | 大型高温锻件热态在位检测方法 | |
CN106092059B (zh) | 一种基于多点拟合的结构物平面位移监测方法 | |
CN102589523A (zh) | 远距离监测建筑物位移的方法和所用装备 | |
CN106197292B (zh) | 一种建筑物位移监测方法 | |
CN109242918B (zh) | 一种直升机机载双目立体视觉标定方法 | |
CN112629431B (zh) | 土木结构变形监测方法及相关设备 | |
JP7203105B2 (ja) | 撮像装置の校正装置、監視装置、作業機械および校正方法 | |
CN105865349B (zh) | 一种大型建筑物位移监测方法 | |
CN111947578A (zh) | 一种结构物位移测量系统及其测量方法 | |
KR20060117918A (ko) | 비접촉 3차원 계측 방법 및 장치 | |
CN101963500A (zh) | 计算机视觉大尺度测距方法及用于其实施的便携式测距仪 | |
CN110702343B (zh) | 一种基于立体视觉的挠度测量系统及方法 | |
CN105203030A (zh) | 工程场地微小位移量监测方法 | |
CN114608465B (zh) | 基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法 | |
CN214199982U (zh) | 一种结构物位移测量系统 | |
CN114608465A (zh) | 基于计算机视觉的土木工程结构多测点空间位移实时测量方法 | |
CN109540094B (zh) | 基于摄影全站仪的建筑物无接触式沉降监测方法 | |
CN115993094A (zh) | 一种基于ccd相机的大型膜结构屋顶位移监测方法及系统 | |
WO2022126339A1 (zh) | 土木结构变形监测方法及相关设备 | |
CN106382891B (zh) | 一种基于球面全景相机的物体高度测量方法 | |
CN114754695A (zh) | 多视场桥梁挠度测量装置、方法及存储介质 | |
CN114266835A (zh) | 一种非量测相机的变形监测控制方法与系统 | |
CN114663504A (zh) | 一种多相机连续视觉大型桥梁线形实时测量方法及系统 | |
Zhang et al. | Research on Monitoring Method of Remote Deformation and System Application Based on Image | |
CN114440769B (zh) | 多测点三维位移测量方法和测量系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant |