基于机器学习的视频微振动放大校准和实时提取方法

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的视频微振动放大校准和实时提取方法，其包括以下步骤：获取微振动信息；选取敏感点并布置振动传感器；同时获取振动传感器的时程数据和敏感点的视频时程数据；对视频时程数据进行校准并获取校准后的相位信息放大参数；通过校准后的相位信息放大参数对被监测结构的视频时程数据中未设置振动传感器的测点的相位信息进行放大；通过完成基于机器学习的视频微振动放大校准的视频时程数据对卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；采用训练后的卷积神经网络对目标对象的视频时程数据进行振动信息实时提取。本发明通过训练后的卷积神经网络可以直接对视频的振动信息进行实时提取，便于水工结构运行状态监测。