一种基于深度学习立体视觉的结构无标记三向位移实时测量方法

本发明涉及结构健康监测技术领域，提出了一种基于深度学习立体视觉的结构无标记三向位移实时测量方法，包括步骤：架设并标定双目相机；获取结构监测图像序列，通过语义分割模型自动提取结构待监测区域；通过深度学习特征点检测模型追踪结构待监测区域特征点的坐标；通过亚像素细化获得亚像素精度的特征点坐标；通过立体匹配及三维重建得到特征点在各时刻的三维坐标；根据三维坐标和三维点位移，得到结构的三向位移信息。本发明可以在无需人工选择结构待监测区域及设计标记的情况下，进行结构三维位移测量，低成本高精度，工程实用性较强。