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基于机器视觉的结构微小位移运动识别方法

发布时间:2023-05-17    浏览次数:


报告题目:基于机器视觉的结构微小位移运动识别方法
报 告 人:张熠 副教授
主 请 人:
时  间:2023年5月19日上午10:00
地  点:高铁实验室一楼会议室

张熠,博士,清华大学土木工程系防灾减灾工程研究所副教授。本科毕业于新加坡南洋理工大学,博士毕业于新加坡国立大学。长期从事智能监测、海洋工程防灾减灾及结构可靠度分析方面的研究工作,在方法分析、实例运用方面做了大量工作。自2013年以来已发表SCI国际期刊论文80余篇,WoS他引1000余次。获得过Elsevier出版社高被引论文奖、Acta Oceanologica Sinica期刊高被引论文奖、国际会议QR2MSE最佳论文奖、国际会议EASEC-17最佳论文奖、IERMC优秀论文奖、第31届全国结构工程学术会议优秀论文一等奖等。主持科研课题11项,包括自然科学基金委项目3项,相关研究成果被应用于港珠澳大桥等国家重大型工程建设。研究成果获得中国发明协会发明创新一等奖、湖南省科技进步二等奖、湖北省科技进步三等奖等学术奖励。个人先后获得亚洲土木工程高校联盟“杰出青年科学家奖”,中国振动工程学会青年科技奖、日本学术振兴会“JSPS特别研究员”(2015),德国洪堡基金会“洪堡学者”(2016),国家“高层次人才”(2017)等人才奖励;并兼任包括《ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A: Civil Engineering》等3部国际SCI期刊,2部EI期刊以及1部中文核心期刊编委。

报告内容简介:随着计算机视觉技术的发展,越来越多的研究尝试使用基于视觉的方法测量建筑与基础设施的位移响应。然而这类技术会受到采集图像固有噪声以及相机分辨率的限制,另外对于结构的微小运动估计及参数识别也略显不足。基于相位的运动识别技术,可较好地识别结构的微小运动响应。但在稍大运动情况下得到的相位周期不同步会导致运动结果估计错误;估计过程还会出现相位病态估计问题;并且这类方法通常被局限于一维或二维空间。在本次报告中我们主要介绍以下两种方法解决这些问题。方法1通过加权相位展开求解相位估计问题,并通过基于重加权范数的多视角估计将其扩展到三维坐标;方法2通过三步稀疏优化,使得相位运动信息偏离限制条件,同时解决相位病态问题,保证信号的重构准确性。