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龙图腾网获悉杭州意能电力技术有限公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于移动终端与图像处理的振动监测方法和装置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：CN114862809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210544482.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于移动终端与图像处理的振动监测方法和装置是由王天宇;苏烨;张江丰;郑可轲;丁俊宏;华丽云;张新胜;蔡钧宇;陈巍文;蔡萍萍设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于移动终端与图像处理的振动监测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于移动终端与图像处理的振动监测方法和装置，属于振动设备监测技术领域。本发明的一种基于移动终端与图像处理的振动监测方法，构建图像相似度及频谱校正模型，预估待测图像和模板图像之间的旋转角度；以汉明距离为基准，对待测图像和模板图像中的特征点进行对应匹配，并对匹配成功的特征点对进行数据拟合，求得待测图像与模板图像之间的位置变化，实现旋转部件的振动监测，方案科学、合理，具有普遍适用性，解决了现有传感器布点布线困难的问题，在保证能够获得连续有效的振动信息的同时，提高传感器的抗干扰能力、动态响应能力、稳定性和可靠性，减少维修和校准成本。

本发明授权一种基于移动终端与图像处理的振动监测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于移动终端与图像处理的振动监测方法，其特征在于， 包括以下步骤： 步骤1：获取基于移动终端拍摄的旋转部件的若干图像； 所述图像，用于记录旋转部件在不同时刻的位姿状态； 步骤2：对步骤1中的若干图像进行筛选； 所述筛选过程如下： 选择若干图像中的一张图像作为模板图像， 选择除模板图像之外的一张或多张图像，作为待测图像； 步骤3：构建图像相似度及频谱校正模型； 所述图像相似度及频谱校正模型，利用归一化互相关系数和能量重心校正方法，预估步骤2中的待测图像和模板图像之间的旋转角度； 步骤4：根据步骤3计算的旋转角度，将待测图像旋转复位，形成复位图像； 步骤5：构建非线性扩散滤波模型，对步骤4中的复位图像以及步骤2中的模板图像进行滤波，得到非线性尺度空间； 之后在非线性尺度空间提取复位图像及模板图像的特征点，并对提取的特征点，根据其尺度、方向信息，生成特征点描述符； 步骤6：根据步骤5中的特征描述符，以汉明距离为基准，对待测图像和模板图像中的特征点进行对应匹配，并对匹配成功的特征点对进行数据拟合，求得待测图像相对于模板图像的位置变化； 步骤7：根据图像像素与实际位移之间的标定系数，将步骤6中的位置变化转化为旋转部件的实际振动位移，实现旋转部件的振动监测； 所述步骤3中，图像相似度及频谱校正模型的构建方法如下： S31：采用归一化互相关算法计算待测图像中每一张图像与模板图像的归一化互相关系数，将待测图像转化为表征图像相似度的一维信号Sk； 所述归一化互相关系数的计算公式如下： 其中，fxi,yj为模板图像，gxi′,yj′为待测图像，m×n为分辨率； S32：采用能量重心校正方法对S31中的表征图像相似度的一维信号Sk，进行频谱校正，提取高精度的旋转频率f； 校正后旋转频率f的计算公式如下： 式中，Gi为表征图像相似度的一维信号Sk功率谱第i条峰值谱线的幅值， k为幅值最大点对应的谱线号， N为相似度信号的长度， fs为摄像头的采样频率； S33：根据S32中的旋转频率f与待测图像的采集时刻T的关系，求得待测图像相对于模板图像的旋转角度，所述旋转角度的计算公式如下： θ＝f×T×360°； 所述步骤5中，非线性扩散滤波模型的构建方法如下： S51:引入尺度参数，利用非线性扩散滤波方程对复位图像以及模板图像进行滤波，构建尺度空间； 非线性扩散滤波方程的计算公式如下： 其中，x，y是图像点的像素坐标， div表示散度， 是梯度， L表征图像亮度， t是尺度参数， c是传导扩散函数； 所述传导扩散函数的计算公式如下： 其中，表示高斯平滑运算，δ表示标准差，λ表示图像对比度因子； S52:根据S51中的尺度空间，建立金字塔图像模型； 金字塔图像模型的建立过程如下： 确定金字塔总的层数O以及每一层的模糊图像数S； 对于金字塔第o层中第s幅图像，确定相应的模糊尺度参数； 所述模糊尺度参数的计算公式如下： σio,s＝σ02o+sS,o∈[0,1,…,O-1],s∈[0,1,…,S-1],i∈[0,1,…,M-1]10 其中，σ0是尺度空间参数的基准值，M＝O×S是尺度空间包括的全部图像总数； 把模糊尺度参数映射为时间单元，其映射公式如下： S53：利用非极大值抑制法计算S52中的金字塔图像模型中每个像素点的Hessian矩阵值，并进行尺度归一化处理，得到归一化Hessian矩阵值； S54：将S53中的归一化Hessian矩阵值与其同层以及上下邻层的26个像素点进行比较，寻找Hessian矩阵极大值，将其选择为特征点； S55：以S54中的特征点为中心，以半径6σ为统计范围，取特征点邻域的一阶微分Lx和Ly进行高斯赋权运算；并用60°的扇形区域绕中心旋转，并计算该区域内向量和，取最长方向为特征点主方向； S56：采用局部差分描述符M-LDB把S55中的特征点邻域分成若干个子格网，在子格网中以尺度σ为间隔重采样得到离散点； S57：计算S56中的离散点亮度值、水平和竖直方向的导数均值，并让两者的导数均值构成一个3bit长度的特征描述符； 所述步骤6中，匹配方法如下： 使用汉明距离对具有相同长度的特征描述符进行匹配，找到同一空间点分别在待测图像和模板图像中的像素坐标，得到特征匹配点对，并进行模板图像和待测图像之间的几何变换； 所述几何变换为全仿射变换，其计算公式如下： 其中，x1,y1,x2,y2,…,xq,yqq≥3为参考图像fxi,yj特征点的像素坐标，x1′,y1′,x2′,y2′,…,xq′,yq′为待测图像gxi′,yj′中与之匹配的像素坐标， tx和ty分别为旋转部件在x轴和y轴上的位移量，表征旋转部件的振动； 对特征匹配点对进行数据拟合，实现tx和ty的求解； 所述步骤7中，实际振动位移是根据像素位置与实际位移的标定系数K，将tx和ty转化为在实际空间中的振动位移，其计算公式如下：

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