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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于计算机视觉的高刚度结构靶点振动识别方法、系统、终端及介质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：CN121033631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511519356.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于计算机视觉的高刚度结构靶点振动识别方法、系统、终端及介质是由柳成荫;张骏设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的高刚度结构靶点振动识别方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于计算机视觉的高刚度结构靶点振动识别方法、系统、终端及介质，方法包括：基于桥梁模型构建用于靶点振动识别的训练数据集，并对EDVR模型进行训练，EDVR模型为视频超分辨率网络；获取待识别图像序列，基于训练好的EDVR模型对待识别图像序列进行超分辨率处理，并根据经过超分辨率处理的待识别图像序列，得到拟合椭圆；基于拟合椭圆，进行结构靶点位移与结构振动频率的识别，得到每一时刻靶点的竖向物理位移以及每一时刻靶点的竖向振动加速度数据，并基于竖向物理位移与竖向振动加速度数据，得到桥梁的挠度与桥梁的频率。本发明采用EDVR模型进行结构靶点的超分辨率处理，可提高对高刚度结构振动的识别效果。

本发明授权基于计算机视觉的高刚度结构靶点振动识别方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的高刚度结构靶点振动识别方法，其特征在于，所述方法包括： 基于桥梁模型构建用于靶点振动识别的训练数据集，包括： 在桥梁模型上的不同位置处布置多个靶点，并在桥梁模型的端部放置摄像机沿桥梁模型的顺桥向拍摄，得到结构振动视频，其中，摄像机与各个靶点的距离不相同； 将所述结构振动视频转换为.mxf格式文件，并拆分成训练图像序列； 基于训练图像序列，框选各个靶点所在的兴趣区域，得到各个靶点的感兴趣区域图像序列； 基于所述感兴趣区域图像序列，得到用于靶点振动识别的训练数据集； 基于所述训练数据集对EDVR模型进行训练，其中，所述EDVR模型为视频超分辨率网络，所述EDVR模型的训练包括金字塔级联可变形对齐网络的训练与时空注意力融合网络的训练； 获取待识别图像序列，基于训练好的EDVR模型对所述待识别图像序列进行超分辨率处理，并根据经过超分辨率处理的待识别图像序列，得到拟合椭圆，包括： 根据经过超分辨率处理的待识别图像序列，确定待识别感兴趣区域图像； 对待识别感兴趣区域图像进行灰度处理，并对灰度处理后的待识别感兴趣区域图像进行Otsu自适应阈值二值化处理，得到二值图，所述二值图用于突出靶点的边缘特征； 使用Canny算法对二值图中的靶点进行边缘检测，得到边缘像素信息； 根据所述边缘像素信息，采用最小二乘法的椭圆拟合方法进行边缘轮廓的拟合，得到拟合椭圆； 基于所述拟合椭圆，进行结构靶点位移与结构振动频率的识别，得到每一时刻靶点的竖向物理位移以及每一时刻靶点的竖向振动加速度数据，包括： 基于所述拟合椭圆的椭圆圆心坐标，计算待识别图像序列中静止点位的像素坐标，并基于椭圆圆心坐标与静止点位的像素坐标，得到靶点像素竖向坐标； 对靶点像素竖向坐标进行一次前向差分，得到每一时刻靶点的像素位移变化量，并对所述像素位移变化量进行转换，得到每一时刻靶点的竖向物理位移； 对靶点像素竖向坐标进行二次前向差分，得到每一时刻靶点的竖向振动加速度数据； 并基于所述竖向物理位移与所述竖向振动加速度数据，得到桥梁的挠度与桥梁的频率。

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