基于卷积变分自编码器的超精度全场位移测量方法及系统

本发明属深度学习技术领域，并具体公开了一种基于卷积变分自编码器的超精度全场位移测量方法及系统。包括：获取待测结构发生振动变形时的视频，并选取变形位置的图片以构建数据集；基于所述数据集对卷积变分自编码器深度学习模型进行训练；利用训练好的深度学习模型对原始图像灰度值进行重建，以获取包含微小位移信息的灰度值；利用光流法对重建出来的图像进行位移计算，并根据灰度值变换实现对待测结构的超精度位移计算。本发明解决了对于小于灵敏度极限的微小位移难以测量的问题，并利用生成式深度学习模型特性解决了待测结构被遮挡而无法测量的问题，显著提升了位移测量的基础数据精度。