為了克服傳統(tǒng)橋梁結(jié)構(gòu)檢測(cè)與監(jiān)測(cè)周期長(zhǎng)、費(fèi)用高、數(shù)據(jù)離散等問(wèn)題,基于影像灰度值容差理論和分層優(yōu)化理論建立一套對(duì)目標(biāo)對(duì)象由粗略到精細(xì)逐漸過(guò)渡的搜索機(jī)制,用以獲取橋梁結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)位移響應(yīng),并以室內(nèi)超大跨自錨式懸索橋?yàn)檠芯繉?duì)象,依次開(kāi)展小車(chē)行駛激勵(lì)和主跨中部單點(diǎn)激勵(lì)2類(lèi)試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明:分層優(yōu)化算法打破了一般算法只能逐像素匹配的局限性,在保證計(jì)算精度的前提下能顯著降低計(jì)算耗時(shí),可為后續(xù)獲取結(jié)構(gòu)全息幾何變形和通過(guò)結(jié)構(gòu)全息影像序列數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化損傷識(shí)別奠定理論基礎(chǔ)。 

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
1 結(jié)構(gòu)全息影像監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
2 灰度值容差算法理論
    2.1 全息目標(biāo)對(duì)象追蹤
    2.2 像素標(biāo)定
3 分層優(yōu)化算法
    3.1 分層優(yōu)化算法的性能分析
    3.2 目標(biāo)對(duì)象對(duì)匹配精度及效率的影響
4 橋梁全息動(dòng)位移測(cè)量試驗(yàn)
    4.1 小車(chē)行駛激勵(lì)試驗(yàn)
    4.2 單點(diǎn)激勵(lì)試驗(yàn)
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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