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题名基于核相关滤波器算法的桥墩振动位移及动力特性识别
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作者
陈良玉
蔡玮
谢文
何天涛
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机构
宁波大学土木工程系
同济大学桥梁工程系
宁波市市政设施中心
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出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第8期267-275,共9页
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基金
国家自然科学基金(52278189)。
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文摘
桥梁的振动位移可反映桥梁的力学性能及运营状态,同时通过振动位移可反演桥梁的动力特性,如模态和频率等参数,从而评估桥梁的运营状态和损伤状况,而传统的位移监测技术成本高和测点有限。该研究提出了一种低成本、非接触、多点测的基于核相关滤波器(kernelized correlation filters,KCF)算法的桥梁小幅振动位移视觉测量方法,开展了不同白噪声扫频下双柱式桥墩模型振动台试验,采用激光位移计(laser displacement sensor,LDS)作为参考进行比较验证,利用协方差驱动的随机子空间方法识别了桥梁固有频率及模态振型,验证了采用KCF算法在识别双柱式桥墩乃至桥梁小幅振动位移及相应模态频率的可靠性、可行性和准确性。结果表明:基于KCF算法识别的双柱式桥墩小幅振动位移与LDS记录的波形、变化趋势和峰值几乎一致,其峰值误差在4.0%以内;采用机器视觉识别的振动位移识别的双柱式桥墩固有频率与LDS结果之间的误差在2.5%之内,两者之间识别的模态振型置信水平达0.90以上。
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关键词
机器视觉
改进的核相关滤波器(KCF)算法
小幅振动位移
动力特性
振动台试验
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Keywords
machine vision
modified kernelized correlation filters(KCF)algorithm
small amplitude vibration displacement
dynamic properties
shaking table tests
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分类号
U448.34
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名采用异常值检测及重定位改进的KCF跟踪算法
被引量：11
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作者
刘延飞
何燕辉
姜柯
张薇
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机构
火箭军工程大学
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第20期166-171,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61501470)
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文摘
针对传统核相关滤波器(KCF)跟踪算法受光照变化、严重遮挡和出视野等因素影响,出现目标丢失现象时,跟踪器会将背景信息作为目标继续进行跟踪而不能重新定位目标的问题,在KCF的基础上,引入异常值检测方法作为目标丢失预警机制,同时,提出了目标丢失重检测定位机制。方法对每帧的峰值进行检测,发现异常峰值,则判定目标丢失或即将丢失,预警机制发出警告,停止目标模板更新,启动目标丢失重检测定位机制,在全帧搜索定位目标。实验结果表明,改进的算法精确度为0.751,成功率为0.579,较之传统KCF跟踪算法分别提高了5.77%和12.43%。解决KCF跟踪器在目标丢失后不能重新找回目标继续跟踪的问题,提升了跟踪算法的性能,实现了长期跟踪。
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关键词
核相关滤波器(KCF)算法
异常值检测
目标丢失
重检测
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Keywords
Kernel Correlation Filter(KCF)algorithm
outlier detection
target loss
re-detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于云台摄像机的快速移动人群的检测与跟踪
被引量：2
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作者
常运
杜玉红
焉台郎
赵地
李兴
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机构
天津工业大学机械工程学院
天津工业大学天津市现代机电装备技术重点实验室
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期998-1005,共8页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973预)(No.2010CB334711)
国家自然科学基金项目(No.51205288)
国家级大学生创新创业训练计划资助项目(No.201510058053)~~
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文摘
为了实现校园的安全监控,提出了基于云台摄像机的快速移动人群的检测与跟踪算法。介绍了云台摄像机用于校园安全监控的基本构成。为了更好地实现云台摄像头对于移动人群的检测与跟踪,建立了基于现实的精确摄像机模型,提出了摄像机自旋转角度约束的摄像机模型。通过最新的核相关滤波器跟踪算法(KCF)实现对运动着的人群检测与跟踪。运用Matlab仿真实验比较该方法和卡尔曼滤波跟踪算法,选择最优方法和相关滤波器跟踪算法来实现检测与跟踪要求。结果表明:相比较于传统的卡尔曼滤波跟踪算法,KFC算法的跟踪精度优于传统方法,精度多数情况下能达到90%以上,高于卡尔曼滤波跟踪算法的60%,检测与跟踪效果达到要求。
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关键词
云台摄像机
精确模型
目标检测与跟踪
核相关滤波器算法
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Keywords
PTZ camera
precise model
target detection and tracking
KCF
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分类号
TP381.41
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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