A deep learning-based method for structural modal analysis using computer vision

情态动词 卷积神经网络 稳健性(进化) 人工智能 计算机科学 振动 模态分析 像素 结构健康监测 计算机视觉 人工神经网络 模式识别(心理学) 工程类 结构工程 声学 有限元法 生物化学 化学 物理 高分子化学 基因
作者
Yingkai Liu,Ran Cao,Shaopeng Xu,Lu Deng
出处
期刊:Engineering Structures [Elsevier BV]
卷期号:301: 117285-117285 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.engstruct.2023.117285
摘要

Structural modal analysis aims to determine a structure's natural frequency, damping ratio, and mode shape, helping with structural condition assessment and maintenance. In this study, a computer vision-based framework for the identification of structural modal parameters is developed, which consists of two main procedures: First, the one-dimensional (1D) vibration signals of edge pixels on the structure in the video are extracted via edge detection and optical flow theory. Second, a 1D convolutional neural network (CNN) coupled with long short-term memory (LSTM) is generated to extract structural modal parameters from the input 1D signal. The framework's performance has been validated through comparison with baseline values, which were obtained from contact sensors. Additionally, the model's robustness and extrapolability has been analyzed. The good performance of the computer vision-based approach confirms its potential for precise and dependable contact-free modal analysis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
katarinabluu完成签到,获得积分10
刚刚
彭于晏应助leanne采纳,获得10
刚刚
我是老大应助明道若昧采纳,获得10
刚刚
sssyq发布了新的文献求助10
刚刚
着急的觅海完成签到,获得积分10
刚刚
1秒前
ylky发布了新的文献求助10
6秒前
科研通AI2S应助浮浮世世采纳,获得10
6秒前
传奇3应助华中科技大学采纳,获得10
6秒前
情怀应助WN采纳,获得10
7秒前
7秒前
10秒前
朴实山兰完成签到,获得积分10
12秒前
14秒前
SciGPT应助ylky采纳,获得10
14秒前
小爪冰凉发布了新的文献求助10
14秒前
15秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
15秒前
JamesPei应助科研小牛采纳,获得150
16秒前
Ava应助科研小牛采纳,获得10
16秒前
16秒前
忧郁盼夏发布了新的文献求助10
19秒前
marina关注了科研通微信公众号
19秒前
沐紫心完成签到 ,获得积分10
20秒前
科研通AI5应助suger采纳,获得10
20秒前
22秒前
八九发布了新的文献求助10
22秒前
25秒前
25秒前
一个好听的名字完成签到,获得积分10
26秒前
wbh发布了新的文献求助20
26秒前
26秒前
27秒前
Eddoes完成签到,获得积分10
27秒前
WN发布了新的文献求助10
28秒前
诚心的凌旋完成签到,获得积分10
28秒前
leanne发布了新的文献求助10
30秒前
机智思真完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
科研小牛完成签到,获得积分10
31秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989378
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531442
关于积分的说明 11254002
捐赠科研通 3270126
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804887
邀请新用户注册赠送积分活动 882087
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809173