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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种基于计算机视觉的桥梁结构振动长期监测算法及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：CN121482041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610018549.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于计算机视觉的桥梁结构振动长期监测算法及系统是由朱力;李佳欢;崔芷若;朱尧于设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的桥梁结构振动长期监测算法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于计算机视觉的桥梁结构振动长期监测算法及系统，涉及梁监测技术领域。针对现有技术中缺乏一种高精度、强鲁棒性、具备遮挡自恢复能力的基于视觉的桥梁监测算法。本发明采用计算匹配点置信度，剔除置信度分数低的匹配点；计算桥梁在多个特征点处的位移，生成振动时序数据；提取固有频率与对应的模态振型并与基准频率范围和基准模态振型进行对比，得到监测结果，并针对环境干扰影响进行遮挡自恢复，提高了桥梁监测的精度与可靠性，提高了桥梁监测活动在面对复杂场景下的鲁棒性。

本发明授权一种基于计算机视觉的桥梁结构振动长期监测算法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的桥梁结构振动长期监测算法，其特征在于，包括： S1，响应于单片机的定时器产生的触发指令，控制相机拍摄目标桥梁的时序图像，所述时序图像包括基准图和多个目标图像； S2，提取所述基准图中的多个特征点，并将所述基准图中的每一个特征点与各个所述目标图像进行匹配，得到预备匹配点对； S3，生成每一匹配点对的置信度分数，并剔除置信度分数低于第一阈值的匹配点对，得到目标匹配点对集合； S4，基于所述目标匹配点对集合，计算所述目标桥梁在多个特征点处的位移，以生成所述目标桥梁的振动时序数据； S5，基于所述振动时序数据，提取所述目标桥梁的至少一阶固有频率与对应的模态振型，所述模态振型用于表征所述目标桥梁在对应固有频率下振动时的空间变形形态； S6，将所述固有频率和所述模态振型，与预设的基准频率范围和基准模态振型进行对比，得到监测结果； 所述将所述固有频率和所述模态振型，与预设的基准频率范围和基准模态振型进行对比，得到监测结果，包括： 计算当前固有频率与所述基准频率范围的相对偏差值，当所述相对偏差值超过预设的频率偏差阈值时，生成频率异常标志；计算当前模态振型与所述基准模态振型的模态保证准则值，当所述模态保证准则值低于预设的模态相关性阈值时，生成振型异常标志； 当同时存在所述频率异常标志和所述振型异常标志时，计算当前模态振型与基准模态振型在各特征点位置的振型曲率差；识别振型曲率差超过预设曲率阈值的连续区域；将所述连续区域中振型曲率差最大值对应的位置确定为核心损伤区域;计算连续若干阶固有频率的相对偏差值,根据不同阶频率对损伤的敏感度差异分配权重系数；基于固有频率的相对偏差值和对应的权重系数，计算得到综合评分；基于所述综合评分与损伤严重等级的对应关系，确定损伤严重程度等级；其中，低阶频率被分配的权重大于高阶频率被分配的权重；根据所述核心损伤区域在桥梁结构中所处的位置，确定结构风险等级；基于所述损伤严重程度等级和所述结构风险等级，通过预定义的决策矩阵生成检修优先级；基于所述核心损伤区域的位置信息、所述损伤严重程度等级和所述检修优先级，生成表征结构损伤确认的监测结果； 当仅存在所述频率异常标志时： 获取当前环境温度数据，并将当前固有频率与基于历史监测数据建立的环境温度-频率关联模型进行比对验证； 当频率变化符合温度变化规律且振型特征保持稳定时，控制相机执行预设摆动动作以削弱环境干扰影响，并生成表征环境干扰影响的监测结果。

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