摘要
本发明提供一种高泛化能力的视觉振动测量方法,S1.选择高泛化能力的标签,包括:收集历史标签并制作成数据集;选取经典的深度学习算法进行训练决策出最佳的标签以及规律;S2.高效的目标检测,包括:高效检测器的设计;简易的目标跟踪器;振动位移的转化。本发明显著提升了视觉测量振动的实用性、可靠性和精确度,为相关领域的应用提供了坚实的技术基础。
技术关键词
视觉振动测量方法
深度学习算法
标签
相机光学中心
跟踪器
高效检测器
卡尔曼滤波
双目视差原理
坐标
YOLO算法
网格
像素
物体
相机光轴
图像
系统为您推荐了相关专利信息
场景类别
相机
检测模型训练方法
标签
场景检测方法
步态轮廓图
行人步态
骨架特征
多模态特征融合
步态识别方法