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CNN-LSTM deep learning architecture for computer vision-based modal frequency detection

计算机科学 人工智能 建筑 计算机视觉 情态动词 深度学习 语音识别 艺术 视觉艺术 化学 高分子化学
作者
Ruoyu Yang,Shubhendu Singh,Mostafa Tavakkoli Anbarani,Nikta Amiri,Yongchao Yang,M. Amin Karami,Rahul Rai
出处
期刊:Mechanical Systems and Signal Processing [Elsevier BV]
卷期号:144: 106885-106885 被引量:169
标识
DOI:10.1016/j.ymssp.2020.106885
摘要

The conventional modal analysis involves physically-attached wired or wireless sensors for vibration measurement of structures. However, this method has certain disadvantages, owing to the sensor’s weight and its low spatial resolution, which limits the analysis precision or the high cost of optical vibration sensors. Besides, the sensor installation and calibration in itself is a time consuming and labor-intensive process. Non-contact computer vision-based vibration measurement techniques can address the shortcomings mentioned above. In this paper, we introduce CNN-LSTM (Convolutional Neural Network, Long Short-Term Memory) deep learning based approach that can serve as a backbone for computer vision-based vibration measurement techniques. The key idea is to use each pixel of an image taken from an off the shelf camera, encapsulating the Spatio-temporal information, like a sensor to capture the modal frequencies of a vibrating structure. Non-contact “pixel-sensor” does not alter the system’s dynamics and is relatively low-cost, agile, and provides measurements with very high spatial resolution. Our computer vision-based deep learning model takes the video of a vibrating structure as input and outputs the fundamental modal frequencies. We demonstrate, using reliable empirical results, that “pixel-sensor” is more efficient, autonomous, and accurate. Robustness of the deep learning model has been put to the test by using specimens of a variety of materials, and varying dimensions and results have shown high levels of sensing accuracy.
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