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长沙理工大学蒋田勇获国家专利权

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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种基于边缘识别无标靶索力识别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:CN121304666B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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:202511855360.4,技术领域涉及:G06T7/00;该发明授权一种基于边缘识别无标靶索力识别方法是由蒋田勇;王宇星;王磊;田湘;胡淳俊;谢彬设计研发完成,并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于边缘识别无标靶索力识别方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于边缘识别无标靶索力识别方法,所述方法包括:拉索视频采集和预处理:采集拉索视频,对视频帧进行图像灰度转换和依据噪声特性适配滤波尺度的多尺度高斯滤波操作;Canny算法拉索边缘识别:使用Canny边缘检测算法对预处理后的视频帧进行拉索边缘识别;拉索特征点筛选与KLT光流法识别:从边缘识别结果中筛选拉索特征点,并使用KLT光流法在连续视频帧间追踪特征点的动态位移;基频识别和索力计算:对位移数据应用傅里叶变换以识别拉索基频,并采用XGBOOST回归模型基于基频及相关参数计算拉索张力。本发明实现对桥梁拉索受力状态的精准、高效与非接触式监测。

本发明授权一种基于边缘识别无标靶索力识别方法在权利要求书中公布了:1.一种基于边缘识别无标靶索力识别方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:采集拉索视频,对视频帧依次执行图像灰度转换操作,以及依据噪声特性适配滤波尺度的多尺度高斯滤波操作; 步骤S2:使用Canny边缘检测算法对预处理后的视频帧进行拉索边缘识别;所述Canny边缘检测算法包括图像平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值化和边缘连接; 步骤S3:从Canny边缘识别结果中筛选拉索特征点,包括确定长连续边缘段并提取其中点作为位移追踪标记点,以及补充提取边缘上的显著角点与曲率突变点;使用KLT光流法在连续视频帧间追踪所述特征点的动态位移; 步骤S4:对位移追踪获得的位移数据应用傅里叶变换,转换为频域信号以识别拉索基频,并使用机器学习模型基于所述基频及相关参数计算拉索张力; 所述S2中的双阈值化采用自适应阈值方法,包括计算局部区域内梯度幅值的均值和标准差,并根据公式动态计算自适应高阈值、低阈值: ; ; 其中,为调整参数;均值表示区域整体梯度水平;标准差表示梯度波动性; 所述调整参数通过二分搜索法在预设范围[0.5,2.5]内寻找最优值; 所述边缘连接通过以下方式实现:以双阈值化后得到的强边缘像素为起点,检查其八邻域内的弱边缘像素;若弱边缘像素与任一强边缘像素连通,则将其提升为强边缘,否则置零,以得到连续的边缘图像。

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长沙理工大学,其通讯地址为:410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路2段960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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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