基于自适应改进LK光流算法的结构位移视觉测量技术在复杂环境下的性能研究

来源：中国血液净化杂志2025年第12期北京时间：

作者：王海龙, 陈思民, 张从广, 李晓娅, 闫雨轩, 徐声亮, 舒江鹏

单位：1. 浙江大学 建筑工程学院, 浙江 杭州 310058;2. 浙江省交通运输科学研究院浙江省道桥检测与养护技术重点实验室, 浙江 杭州 310023;3. 宁波市政工程建设集团股份有限公司, 浙江 宁波 315175"],"fundList_en":["National Key R & D Program “Intergovernmental International Scientific and Technological Innovation Cooperation” Key Special Project (2023YFE0115000)； National Natural Science Foundation of China (W2412092)； Key R & D Program of Zhejiang (2024C01132)； Key R & D Program of Ningbo (2024H013); Self-developed Program of Zhejiang Scientific Research Institute of Transport (ZK202405)

摘要：计算机视觉光流法在结构健康检测领域具有广泛的应用潜力。然而，传统光流法在面对复杂环境变化时，其鲁棒性和准确性仍存在较大不足。提出了一种基于计算机视觉的自适应特征点识别算法，旨在提高在光照变化、视角变化、噪音干扰及雨水干扰等复杂环境条件下的特征点检测和跟踪精度。算法通过动态调整特征点提取、匹配和优化参数，适应不同场景和环境干扰条件下的特征点运动和变化。试验结果表明:在光照变化(包括亮光、暗光)、视角变化、噪音干扰(包括强噪音、弱噪音)和雨水干扰(包括大雨、小雨)下，算法的均方根误差均显著低于传统LK光流法，验证了自适应特征点识别算法在复杂环境中的鲁棒性和准确性。此外，通过处理时间和特征点数量的对比，证明了该算法在实时性方面的优势。研究成果为桥梁工程结构的实时监测提供了有效方法，有助于提高结构施工质量，保障运营安全。

关键词：桥梁工程,非接触式测量,自适应改进LK光流算法,结构位移监测,计算机视觉

基金资助：国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作”重点专项(2023YFE0115000)；国家自然科学基金项目(W2412092)； 浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目(2024C01132)；宁波市“科创甬江2035”重点研发计划(2024H013)； 浙江省交通运输科学研究院自主研发项目(ZK202405)