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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种计算机视觉的结构振动识别方法及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：CN119741631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411709583.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种计算机视觉的结构振动识别方法及装置是由张熠;蔡恩健;魏炜;陆新征;陈嘉宇;顾辰设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计算机视觉的结构振动识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种计算机视觉的结构振动识别方法及装置，包括空域分解、重采样与重构、重加权残差稀疏度处理，以及时间相关性增强，实现了从视频到振动信息的处理和识别，有效地抵抗噪声，减少了相位阶跃问题，提供了高精度的结构振动分析结果。

本发明授权一种计算机视觉的结构振动识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种计算机视觉的结构振动识别方法，其特征在于，包括： 将原始的结构振动视频转化为第一图像序列； 对第一图像序列逐帧进行空域分解以获得第一空域信号，并计算空域分解后的第二图像序列的初始相位差信息； 对第一空域信号进行重采样并重构后得到第二空域信号的第三图像序列； 使用重加权残差稀疏度对第三图像序列进行处理，以增强第三图像序列的时间相关性； 基于第三图像序列中的相位差信息，使用转换计算获取结构振动信息； 其中，所述对第一图像序列逐帧进行空域分解以获得第一空域信号，并计算空域分解后的第二图像序列的初始相位差信息，包括： 采用复值可操纵金字塔模型对所述第一图像序列进行逐帧空域分解，计算得到每个频率对应的第二图像序列，从而得到所述第一空域信号； 针对第二图像序列的每个频率特征，分别将当前图像与第一帧图像的相位信息进行相减，计算得到每帧图像对应第一帧图像的初始相位差信息； 根据所有频率分量的初始相位差信息，得到所述第二图像序列的初始相位差信息； 所述复值可操纵金字塔模型如下式所示： ， 其中，表示幅度，表示初始相位，表示频率，表示卷积运算，表示频率为的卷积核的实数部分，表示频率为的卷积核的虚数部分，是图像； 所述初始相位差信息计算为：，其中，表示时间； 其中，所述对第一空域信号进行重采样并重构后得到第二空域信号的第三图像序列，包括： 根据所述第二图像序列的初始相位差信息，利用压缩感知稀疏定理，对视频图像序列的所述第一空域信号进行重采样与重构，得到所述第二空域信号的第三图像序列； 所述重构如下式所示： ， s.t.， 其中，表示图像块标号；表示图像块尺寸；表示图像到块的转换矩阵；表示视频帧，用于表示视频中的一帧图像；是的重采样模式，即从视频帧中提取出的一个特定图像块在时间时刻的重采样结果；的假设；是单个假设，是需要求解的权重向量，用于表示假设的线性组合；约束条件是 其中，通过下式对所述第三图像序列进行处理，增强第三图像序列的时间相关性： s.t. 其中，表示帧的中间变量；表示时间时刻的原始振动视频帧；表示时间时刻的重构视频帧；表示关键视频帧的无噪声块域矩阵；表示选取的视频关键帧；表示图像到块的转换矩阵；是正则化参数，表示帧内块数总和，是加权后的残差；约束条件； 所述基于第三图像序列中的相位差信息，使用转换计算获取结构振动信息，包括： 基于所述第三图像序列中的相位差信息，获取视频中结构运动响应； 根据结构的实际长度，将获得的视频中结构运动响应转换为所述结构振动信息； 还包括：使用稀疏编码进行所述第三图像序列的不确定性估计，计算得到无噪声的块域矩阵。

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