•通过查阅文献,研究物体识别(特征提取)算法;
•调查不同算法在不同环境下的优缺点,通过实验选择针对该项目的最优算法;
•在实验室进行测试,使用传统接触式(加速度传感器)和非接触式(高速相机: Sony RX10 III)设备对物体动态进行追踪并收集实验初始数据;
•运用滤波和去噪技术对实验初始数据进行处理,并提取有效信息。
•开发视频图像处理及物体识别程序,准确获取物体动态位移及物体震动频率;
•英文书写实验报告,周总结,和学术论文,并每周向项目负责人口头汇报。
论文发表:
•学术期刊:Cable Tension Monitoring Through Feature-based Video Image Processing (Under review). 2020.Journal of Civil Structural Health Monitoring (CSHM);
•会议期刊:An Image-based Integrated Application for Cable Dynamic Response Measurement and Modal Identification (Accepted). 2020. The Seventh International Symposium on Life-Cycle Civil Engineering (IALCCE 2020). Shanghai, China: CRC Press/Balkema–Taylor & Francis Group.