一种基于稠密匹配与先验知识增强的结构振动位移识别方法

本发明提出一种基于稠密匹配与先验知识增强的结构振动位移识别方法。所述方法包括图像特征增强网络的架构设计与训练、基于稠密匹配的非迭代式光流估计模型的建立、基于监测视频中的运动先验信息改进光流估计结果、像素运动向结构位移的转换、基于物理先验知识改进位移识别结果等。本发明所述方法采用训练好的深度学习模型增强图像特征，并使用基于注意力机制的稠密匹配与光流传播策略得到监测视频的全场像素运动，该方法实现了快速和稠密的运动估计，解决了现有方法的问题。所述方法在较低监测视频质量下识别结构振动位移的精度、密度和速度等方面具有独特的优势，对恶劣环境条件的鲁棒性也较强。