%0 Journal Article
%A 王海龙
%A 陈思民
%A 张从广
%A 李晓娅
%A 闫雨轩
%A 徐声亮
%A 舒江鹏
%T 基于自适应改进LK光流算法的结构位移视觉测量技术在复杂环境下的性能研究
%D 2025
%R 10.19721/j.cnki.1001-7372.2025.12.014
%J 中国公路学报
%P 361-371
%V 38
%N 12
%X 计算机视觉光流法在结构健康检测领域具有广泛的应用潜力。然而，传统光流法在面对复杂环境变化时，其鲁棒性和准确性仍存在较大不足。提出了一种基于计算机视觉的自适应特征点识别算法，旨在提高在光照变化、视角变化、噪音干扰及雨水干扰等复杂环境条件下的特征点检测和跟踪精度。算法通过动态调整特征点提取、匹配和优化参数，适应不同场景和环境干扰条件下的特征点运动和变化。试验结果表明:在光照变化(包括亮光、暗光)、视角变化、噪音干扰(包括强噪音、弱噪音)和雨水干扰(包括大雨、小雨)下，算法的均方根误差均显著低于传统LK光流法，验证了自适应特征点识别算法在复杂环境中的鲁棒性和准确性。此外，通过处理时间和特征点数量的对比，证明了该算法在实时性方面的优势。研究成果为桥梁工程结构的实时监测提供了有效方法，有助于提高结构施工质量，保障运营安全。
%U http://zgglxb.gfscw.cn/CN/10.19721/j.cnki.1001-7372.2025.12.014