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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司;中国科学技术大学先进技术研究院申请的专利一种基于欧拉-拉格朗日混合框架的结构振型可视化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116012760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310032737.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于欧拉-拉格朗日混合框架的结构振型可视化方法是由杨冬;张飞;陈伟;严波;薛为浩;张大山;张安东设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于欧拉-拉格朗日混合框架的结构振型可视化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于欧拉‑拉格朗日混合框架的结构振型可视化方法，包括：1获取待测量结构的运动视频数据，利用亚像素精度的图像匹配算法提取结构离散区域的振动信号；2利用盲源分离算法对振动信号进行解耦，获取结构的各阶模态响应信号；3根据获取的各阶模态响应信号，计算出结构各阶模态的空间权值；4根据各阶模态响应信号和空间权值计算出与结构单一模态相关的图像灰度；5利用优化后的Demons算法，提取与结构单一模态相关的帧间稠密运动场；6根据获取的运动场，利用运动补偿算法实现结构模态振型可视化。本发明能更好地实现全局空间运动解耦以及提升运动场的精度，从而能降低算法的复杂度，并且提高可视化结构振型的质量。

本发明授权一种基于欧拉-拉格朗日混合框架的结构振型可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于欧拉-拉格朗日混合框架的结构振型可视化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，利用相机获取梁结构的运动视频数据集合D，并将所述运动视频数据集合D中前t1时刻图像平面内的梁结构划分为m块离散区域{rjt|j＝1,2,…,m；t＝0,1,2,…,t1}，其中，rjt表示第t时刻图像平面内的梁结构所划分的第j块离散区域，m表示离散区域的数目； 利用亚像素精度的图像匹配算法对所划分的所有m块离散区域{rjt|j＝1,2,…,m；t＝0,1,2,…,t1}进行处理，从而得到m块离散区域在时域上耦合的振动信号{δrj,t|j＝1,2,…,m；t＝0,1,2,…,t1}，其中，δrj,t表示第j块离散区域rjt在第t时刻的亚像素位移； 步骤2，利用式1所示的基于拉格朗日视角的运动处理方法对耦合的振动信号{δrj,t|j＝1,2,…,m；t＝0,1,2,…,t1}进行表征，从而利用盲源分离算法对表征后的振动信号进行求解，得到混合矩阵A和解耦后的前t1时刻梁结构的前k阶模态响应信号{δit|i＝1,2,…,k；t＝0,1,2,…,t1}； 式1中，k表示激活的模态数目；δit表示第t时刻梁结构的第i阶模态响应信号； 步骤3，根据模态叠加原理，利用式2所示的基于欧拉视角的运动处理方法构建空间运动和结构像素灰度变化的关系式，并对式2进行求解，获得梁结构在图像平面内的空间权值 式2中，ωixn表示图像平面内第n个像素xn的位置上与梁结构的第i阶模态相关的空间权值系数；fxn表示图像平面内第n个像素xn的位置上的初始位移方程；表示图像平面内第n个像素xn的位置上关于梁结构的第i阶模态响应的空间权值；N表示图像平面内像素的总数；Bxn,t表示图像平面内第t时刻第n个像素xn的位置与初始时刻第n个像素xn的位置之间的灰度差值； 步骤4，根据式3求取第t时刻图像平面内第n个像素xn的位置上与梁结构的第i阶模态相关的图像灰度从而得到前t1时刻图像平面内与梁结构的前k阶模态相关的所有N个像素位置的图像灰度 式3中，Ixn,0表示初始时刻图像平面内第n个像素xn位置上的图像灰度； 步骤5，通过卷积平滑和构建掩膜的方式对Demons算法进行优化，利用优化后的Demons算法对初始时刻图像平面内所有N个像素位置的图像灰度{Ixn,0|n＝1,2,…,N}以及前t1时刻与梁结构的前k阶模态相关的图像灰度进行处理，得到与梁结构前k阶模态中的单一模态相关的帧间稠密运动场表示只与梁结构第i阶模态相关的帧间稠密运动场； 步骤6，根据帧间稠密运动场利用运动补偿算法对初始时刻图像平面内所有N个像素位置的图像灰度{Ixn,0|n＝1,2,…,N}进行处理，获取前t1时刻图像平面内所有N个像素位置与梁结构前k阶模态相关的图像灰度其中，表示第t时刻图像平面内第n个像素xn的位置上与梁结构第i阶模态相关的图像灰度。

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