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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于图像识别的桥梁健康监测方法与系统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：CN115375924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211118750.X，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权一种基于图像识别的桥梁健康监测方法与系统是由孔烜;罗奎;易金鑫设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的桥梁健康监测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及桥梁健康监测技术领域，公开了一种基于图像识别的桥梁健康监测方法与系统，该方法首先识别待监测桥梁的图像，利用离散质心搜索算法从连续图像帧中提取桥梁微小振动的亚像素级位移时程响应，通过Hankel动态模态分解法获取桥梁微小振动的模态参数，根据桥梁模态参数建立模态振型计算模型，根据模态振型计算模型识别桥梁的损伤位置和桥梁损伤程度。这样，基于图像识别的方式可以精确识别桥梁的损伤位置和损伤程度，及时发现桥梁的安全隐患。

本发明授权一种基于图像识别的桥梁健康监测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的桥梁健康监测方法，其特征在于，包括： 获取待监测桥梁的第一图像，对所述第一图像进行预处理得到第二图像； 对所述第二图像进行空域分解以得到对应的目标图像序列； 计算所述目标图像序列中的连续图像帧的质心位置亚像素级坐标，并根据所述质心位置亚像素级坐标确定所述待监测桥梁的真实位移时程响应； 利用Hankel动态模态分解法从所述真实位移时程响应中提取桥梁模态参数，所述桥梁模态参数包括固有频率、振型以及阻尼比； 根据所述桥梁模态参数建立模态振型计算模型，根据所述模态振型计算模型识别桥梁的损伤位置和桥梁损伤程度； 所述对所述第二图像进行空域分解以得到对应的目标图像序列，包括： 对所述第二图像进行空域分解，以得到初始目标图像序列，所述初始目标图像序列包括第一残差部分、不同频率基带相位信息和第二残差部分； 利用二维Gabor小波滤波器提取所述初始目标图像序列的纹理特征，并对所述目标图像序列中除所述纹理特征之外的图像信息进行平移处理，以完成对所述初始目标图像序列的降噪处理，得到最终的目标图像序列； 所述计算所述目标图像序列中的连续图像帧的质心位置亚像素级坐标之前，所述方法还包括： 基于所述不同频率基带相位信息以及预设的放大因子对所述目标图像序列进行放大处理； 所述计算所述目标图像序列中的连续图像帧的质心位置亚像素级坐标，并根据所述质心位置亚像素级坐标确定所述待监测桥梁的真实位移时程响应，包括： 将放大后的目标图像序列中的各图像帧划分为多个裁剪区域的网格，在每个网格中使用Otsu阈值分割算法计算离散化对象的质心，计算所有连续图像帧的质心位置亚像素级坐标，将从第2帧图像开始的后续帧图像的质心坐标与第1帧图像的质心坐标相减，得到所述待监测桥梁的亚像素级位移时程响应，并根据尺度因子将所述待监测桥梁的亚像素级位移时程响应转化为真实位移时程响应； 所述根据所述模态振型计算模型识别桥梁损伤位置和桥梁损伤程度，包括： 对桥梁的各阶模态振型进行振型归一化处理，并将其绝对值进行叠加，分别计算桥梁无损伤时和有损伤时的平均模态振型能量，根据平均模态振型能量计算桥梁上各点的平均能量差，根据平均能量识别桥梁损伤位置和桥梁损伤程度； 所述根据平均能量识别桥梁损伤位置和桥梁损伤程度包括： 根据平均能量生成拟合曲线； 将拟合曲线的突变的位置确定为桥梁的损伤位置，并通过判断将拟合曲线的奇异点幅值大小确定桥梁结构的损伤程度。

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