Page 115 - 2024年第55卷第9期

６ 结论

针对现有闸坝的位移测量手段存在的劳动资源浪费、传统监测仪器难以实现长期稳定的位移监测
等问题，以及实际闸坝环境光场不稳定、噪声显著等劣化环境对视觉监测提出的挑战，本文提出一种
融合 ＡＧＣＷＤ、ＷＧＩＦ以及 ＳＴＣ算法的闸坝表面位移非接触式智能监测方法，主要结论如下：
（ １）提出了基于 ＡＧＣＷＤ和 ＷＧＩＦ算法的闸坝靶标图像优化处理方法。采用 ＡＧＣＷＤ算法对光照不
均以及低照度区域图像进行亮度校正与图像细节还原，并在校正基础上运用 ＷＧＩＦ算法对闸坝靶标图
像进行平滑噪音处理，弥补了既有视觉方法未能充分考虑实际监测环境的不足。
（２）建立了曲面拟合改进的 ＳＴＣ亚像素目标追踪算法。采用 ＳＴＣ算法深度挖掘闸坝靶标图像的时
空信息，并在目标追踪的基础上运用曲面拟合实现亚像素级目标位置估计，提升了闸坝位移监测的精
度，揭示了目标图像与上下文时空信息的复杂非线性关系。
（３）将所提算法应用于某闸坝的位移监测中。相比于既有图像优化处理方法，基于 ＡＧＣＷＤ算法
和 ＷＧＩＦ算法的闸坝靶标图像优化处理的 ＰＳＮＲ提升 ２．７０％，信息熵增加 ４．９１％，标准差降低 ２．６３％；
相比于既有 ＳＩＦＴ、ＳＵＲＦ和 ＢＲＩＳＫ算法，基于曲面拟合改进的 ＳＴＣ亚像素目标追踪算法的 ＲＭＳＥ较同
类目标追踪算法精度提升 ４８％，表明所提目标追踪算法的可靠性与优越性，有效提升了闸坝表面位移
监测的精度。

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