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龍圖騰網(wǎng)獲悉濟(jì)南大學(xué)申請的專利一種基于單目視覺的高溫工況下結(jié)構(gòu)位移測量方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120318328B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510803612.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/73；該發(fā)明授權(quán)一種基于單目視覺的高溫工況下結(jié)構(gòu)位移測量方法是由謝群;朱利帥;李雁軍;陳文文;楊濤春;陳一新設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于單目視覺的高溫工況下結(jié)構(gòu)位移測量方法在說明書摘要公布了：發(fā)明公開了一種基于單目視覺的高溫工況下結(jié)構(gòu)位移測量方法，具體涉及基于單目視覺從位像到非位像的圖像分析領(lǐng)域，包括基于單目視覺系統(tǒng)所采集的連續(xù)幀灰度圖像序列，提取局部灰度特征集合并統(tǒng)計(jì)灰度分布參數(shù)，完成初步連通區(qū)域的判定與篩選，建立區(qū)域退化概率圖，搭建標(biāo)準(zhǔn)馬爾可夫隨機(jī)域圖結(jié)構(gòu)；基于標(biāo)準(zhǔn)馬爾可夫隨機(jī)域圖結(jié)構(gòu)，提取灰度梯度特征集合并建立局部梯度擾動(dòng)向量場，生成擾動(dòng)勢能圖。通過構(gòu)建基于局部灰度特征與互信息熵調(diào)節(jié)的變異馬爾可夫隨機(jī)域模型，結(jié)合動(dòng)態(tài)退化特性提取與基準(zhǔn)點(diǎn)時(shí)序軌跡分析，實(shí)現(xiàn)高溫工況下局部退化區(qū)域的結(jié)構(gòu)信息恢復(fù)與位移測量，克服光學(xué)窗口退化引起的圖像連通性喪失與結(jié)構(gòu)跟蹤失效問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于單目視覺的高溫工況下結(jié)構(gòu)位移測量方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于單目視覺的高溫工況下結(jié)構(gòu)位移測量方法，包括用于采集圖像數(shù)據(jù)的單目視覺系統(tǒng)，其特征在于： S1、基于單目視覺系統(tǒng)所采集的連續(xù)幀灰度圖像序列，提取局部灰度特征集合并統(tǒng)計(jì)灰度分布參數(shù)，完成初步連通區(qū)域的判定與篩選，建立區(qū)域退化概率圖，搭建標(biāo)準(zhǔn)馬爾可夫隨機(jī)域圖結(jié)構(gòu)； S2、基于標(biāo)準(zhǔn)馬爾可夫隨機(jī)域圖結(jié)構(gòu)，提取灰度梯度特征集合并建立局部梯度擾動(dòng)向量場，生成擾動(dòng)勢能圖，疊加互信息熵調(diào)節(jié)矩陣構(gòu)建耦合勢能結(jié)構(gòu)，結(jié)合灰度時(shí)序變化序列構(gòu)建時(shí)序連貫性約束矩陣，聯(lián)合更新鄰域轉(zhuǎn)移概率，形成變異馬爾可夫隨機(jī)域模型； S3、將變異馬爾可夫隨機(jī)域模型應(yīng)用于當(dāng)前幀灰度圖像，求解局部區(qū)域狀態(tài)配置生成分割圖，執(zhí)行形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算生成形態(tài)結(jié)構(gòu)恢復(fù)圖，提取連通區(qū)域并篩選有效邊界集合，計(jì)算邊界中心點(diǎn)坐標(biāo)形成位移測量初始基準(zhǔn)點(diǎn)集合，結(jié)合連續(xù)幀灰度圖像序列逐幀追蹤基準(zhǔn)點(diǎn)集合特征，建立基準(zhǔn)點(diǎn)時(shí)序軌跡矩陣； S4、基于基準(zhǔn)點(diǎn)時(shí)序軌跡矩陣計(jì)算位移向量序列，平滑處理生成平滑位移向量場，結(jié)合變異馬爾可夫隨機(jī)域模型的互信息熵變化趨勢判定局部尺度漂移，并修正位移向量場，輸出最終結(jié)構(gòu)位移測量結(jié)果。

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