【摘 要】
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近景摄影测量是通过摄影手段以确定目标的外形和运动状态的学科分支，根据其原理构建的高速相机摄影测量系统凭借非接触、高精度、高帧频等独特优点在土木工程实验中得到了广泛的应用。本文主要针对高速视频摄影测量在土木工程领域的应用进行研究，对土木工程实验中点、面三维位移高速摄影测量数据处理方法进行了改进优化，分别以木塔振动试验和岩石压裂实验进行验证。主要研究工作如下： (1)研究提出了基于特征点提取算法的视
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近景摄影测量是通过摄影手段以确定目标的外形和运动状态的学科分支，根据其原理构建的高速相机摄影测量系统凭借非接触、高精度、高帧频等独特优点在土木工程实验中得到了广泛的应用。本文主要针对高速视频摄影测量在土木工程领域的应用进行研究，对土木工程实验中点、面三维位移高速摄影测量数据处理方法进行了改进优化，分别以木塔振动试验和岩石压裂实验进行验证。主要研究工作如下：
(1)研究提出了基于特征点提取算法的视频测量方法。该方法利用特征点提取算法获取纹理信息丰富的点位信息，与一般基于均匀点位分布的点位处理方法相比，出现误匹配的情况较少。通过岩石压裂实验验证算法的有效性，并在获取岩石表面位移场的过程中讨论了最邻近插值、线性插值、三次插值及样条插值算法的效果，结果表明样条插值效果最佳。
(2)提出了基于人工神经网络的目标点位移跟踪方法。该方法将已知点的像素及三维坐标数据作为训练测试样本得到神经网络，并将训练好的神经网络模型用于获取未知点的三维坐标，在此基础上计算得到待跟踪目标点随时间变化的位移。与采用整体光束法平差的摄影测量数据处理方法相比，该方法可以不用考虑从二维像点到物方坐标的复杂模型，具有简单、快速的特点。最后将基于人工神经网络获取到的序列三维坐标与基于视频测量获取到的序列影像目标点三维坐标进行比较分析，结果表明两者的位移变化趋势一致，具有一定参考价值。
(3)将本文提出的两种改进方法分别应用于岩石压裂实验及木塔振动实验。在岩石压裂实验中应用特征点提取的方法获取了岩石受压力过程中的表面位移场，精度可到毫米级；在木塔振动实验中应用神经网络方法获取了木塔关键部位点目标的三维位移随时间的变化曲线，其变化趋势与基于视频测量获取的三维位移变化趋势一致。
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