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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于机器视觉的桩柱受波浪荷载的计算方法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：CN119273653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411343550.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉的桩柱受波浪荷载的计算方法是由刘海龙;崔春义;魏彤;王坤鹏;许成顺;李军;刘昊;王启福设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的桩柱受波浪荷载的计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的桩柱受波浪荷载的计算方法，通过采集并获取包含桩柱的水面图像序列，并对水面图像序列进行图像处理获取流场图像，且对流场图像进行后处理获取优化流场图像，通过机器视觉实现对流场的全面监测，提高了对桩柱所处流场的精确识别；对优化流场图像进行预设图像缩放比例的标定，以将优化流场图像中的像素坐标转换为实际坐标，并基于粒子图像测速算法PIV获取对应流场下的桩周数据，通过粒子图像测速算法PIV能够得出流体颗粒的速度矢量场，进一步推导出整个水域的流速分布、涡度等流体力学参数，能够获取对应流场下的桩周数据，进而基于Morison方程获取桩柱所受波浪荷载，克服了现有波浪载荷方法由于水下海洋工程结构物作业环境复杂恶劣或安全性要求较高，造成的波浪荷载精确度低且投入成本高的问题，大大提高了桩柱所受波浪荷载的精确度与效率。

本发明授权基于机器视觉的桩柱受波浪荷载的计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的桩柱受波浪荷载的计算方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：采集并获取包含桩柱的水面图像序列，并对所述水面图像序列进行图像处理，获取流场图像； 具体包括以下步骤： S11：设置相机标定参数、相机曝光度以及频率，以获取若干包含桩柱的水面样本图像并对其进行顺序编码得到水面图像序列； S12：并将水面图像序列按照顺序编码依次导入PIVlab工具箱进行区域选择，以获取感兴趣的矩形区域ROI； S13：将所述矩形区域ROI划分若干尺寸相同的窗口图像块，并对各窗口图像块进行自适应限幅直方图均衡化处理，获取增强局部细节对比度的均衡化图像，且所述局部细节至少包括水面的纹理与波纹特征； S14：基于高通滤波器对均衡化图像进行滤波处理，以获取局部细节增强特征图； S15：对局部细节增强特征图进行图像背景亮度偏差的去除，以获取优化特征图； S16：对优化特征图进行互相关运算以获取流场图像； S2：对流场图像进行后处理获取优化流场图像； 所述后处理包括基于图像的验证处理、基于速度的验证处理； 所述基于图像的验证处理依次包括基于高通滤波器实现过滤图片明亮的区域、基于图像阈值分割方法实现低对比度区域以及缺失数据的插值处理； 所述基于速度的验证处理包括设置流场速度边界值，并基于标准偏差滤波器与局部中值滤波器实现流场速度异常值的去除； S3：对优化流场图像进行预设图像缩放比例的标定，以将优化流场图像中的像素坐标转换为实际坐标，并基于粒子图像测速算法PIV获取对应流场下的桩周数据； 所述桩周数据包含不同时刻对应桩柱周围任意点的位置坐标以及任意点所受的水平速度分量与垂直速度分量； S4：基于Morison方程，根据水平速度分量与垂直速度分量获取桩柱所受波浪荷载。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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