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隧道建设(中英文) ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (8): 1459-1468.DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2025.08.004
刘小林
LIU Xiaolin
摘要: 为解决光流法在工程现场应用中易受光照变化干扰导致特征点检测失准、匹配偏差及跟踪成功率低的难题,以提升结构位移识别精度为目标,提出融合改进ORB特征点与LK-金字塔光流算法的结构位移测量方法。该方法包含2层模块: 首先,在特征检测层,构建FAST特征点自适应阈值模型,通过动态调整阈值解决固定阈值易引发的特征点误检与误配问题; 结合Hessian矩阵边缘响应值分析实现边缘伪特征点的精准剔除,并引入改进型非极大值抑制算法对特征点进行空间均匀化筛选,提升特征点集的稳定性与空间分布合理性。其次,在位移解算层,依托优化后的特征点集,设计多尺度分层金字塔光流追踪架构,采用由粗到精的迭代计算策略逐层优化运动矢量,有效克服大尺度位移工况下的追踪失效问题。研究结果表明: 1)该方法在复杂光照下的特征点匹配正确率达到76.0%,较SURF、SIFT和传统ORB等算法的正确率和计算效率均有提升; 2)位移结果误差小于4%,且在保持与DIC算法精度相当的情况下,效率更高; 3)盾构井施工过程的现场实测结果表明,该方法与人工测量的结果较为吻合,两者位移差异在±1.5 mm以内,结果可靠。