(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210805281.2 (22)申请日 2022.07.08 (71)申请人 杭州鲁尔物联科技有限公司 地址 311100 浙江省杭州市余杭区五常街 道西溪八方城8幢2 楼206-002室 (72)发明人 杨平　李显红　张会　张之详　 孙红伟　 (74)专利代理 机构 杭州知学知识产权代理事务 所(普通合伙) 33356 专利代理师 张雯 (51)Int.Cl. G06T 7/60(2017.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/75(2022.01) (54)发明名称 三维形变监测方法、 装置、 计算机设备及存 储介质 (57)摘要 本发明实施例公开了三 维形变监测方法、 装 置、 计算机设备及存储介质。 所述方法包括： 获取 监测目标上采用双靶 标L型布点方式安装靶 标的 监测区域的图片； 对所述图片进行预处理， 以得 到预处理结果； 对所述预处理结果进行边缘梯度 匹配， 以得到匹配结果； 对所述匹配结果进行亚 像素拟合， 以得到拟合结果； 对所述拟合结果进 行三维形变量聚合， 以得到监测结果。 通过实施 本发明实施例的方法可实现避免相机内外参的 标定， 能够应对多变的监测环境， 简化计算过程， 相机基线无限制测量范围。 权利要求书2页 说明书10页 附图7页 CN 115049718 A 2022.09.13 CN 115049718 A 1.三维形变监测方法， 其特 征在于， 包括： 获取监测目标 上采用双靶标L型布点方式安装 靶标的监测区域的图片； 对所述图片进行 预处理， 以得到预处 理结果； 对所述预处 理结果进行边 缘梯度匹配， 以得到匹配结果； 对所述匹配结果进行亚像素拟合， 以得到拟合结果； 对所述拟合结果进行三维形变量聚合， 以得到监测结果。 2.根据权利要求1所述的三维形变监测方法， 其特征在于， 所述对所述图片进行预处 理， 以得到预处 理结果， 包括： 对所述图片进行 灰度化处 理， 以得到灰度图像； 对所述灰度图像进行平 滑去噪以及ROI区域的检测， 以得到预处 理结果。 3.根据权利要求1所述的三维形变监测方法， 其特征在于， 所述对所述预处理结果进行 边缘梯度匹配， 以得到匹配结果， 包括： 根据所述预处 理结果将所述图片和模板图像进行 灰度化； 分别计算所述图片和模板图像的X轴和Y轴方向的边缘梯度图像， 以得到所述图片的梯 度特征矩阵以及所述模板图像的梯度特 征矩阵； 将所述图片的梯度特征矩阵以及所述模板图像的梯度特征矩阵进行像素点的相似度 匹配， 以得到匹配结果。 4.根据权利要求3所述的三维形变监测方法， 其特征在于， 所述将所述图片的梯度 特征 矩阵以及所述模板图像的梯度特 征矩阵进行像素点的相似度匹配， 以得到匹配结果， 包括： 采用标准相关系数匹配算法评估所述图片的梯度特征矩阵以及所述模板图像的梯度 特征矩阵之间的相似度， 以获取像素维度的相似度匹配矩阵， 形成所述匹配结果。 5.根据权利要求1所述的三维形变监测方法， 其特征在于， 所述对所述匹配结果进行亚 像素拟合， 以得到拟合结果， 包括： 筛选所述匹配结果中匹配度最高的像素位的八邻域， 并进行二项式曲面拟合， 以得到 曲面； 提取所述曲面的极值 点所在的亚像素位置， 以得到拟合结果。 6.根据权利要求1所述的三维形变监测方法， 其特征在于， 所述对所述拟合结果进行三 维形变量聚合， 以得到监测结果， 包括： 提取水平面靶标图像尺寸和垂直 面靶标图像尺寸； 分别计算水平面和垂直 面尺度转换因子； 将所述拟合结果乘以对应的尺度转换因子， 以得到两个平面的实际高精度二维形变 量； 将两个平面的实际高精度二维形变量中两平面重合方向的均值为水平面和垂直面重 合方向的形变量； 计算重合方向的残差量； 根据所述水平面和垂直 面重合方向的形变量减去对应的残差量， 以得到监测结果。 7.三维形变监测装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取监测目标 上采用双靶标L型布点方式安装 靶标的监测区域的图片； 预处理单元， 用于对所述图片进行 预处理， 以得到预处 理结果；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115049718 A 2匹配单元， 用于对所述预处 理结果进行边 缘梯度匹配， 以得到匹配结果； 拟合单元， 用于对所述匹配结果进行亚像素拟合， 以得到拟合结果； 聚合单元， 用于对所述拟合结果进行三维形变量聚合， 以得到监测结果。 8.根据权利要求7 所述的三维形变监测装置， 其特 征在于， 所述预处 理单元包括： 灰度化子单 元， 用于对所述图片进行 灰度化处 理， 以得到灰度图像； 检测子单元， 用于对所述灰度图像进行平滑去噪以及ROI区域的检测， 以得到预处理结 果。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 所述计算机设备包括存储器及处理器， 所述存储器上 存储有计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至6中任一项所述 的方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有计算机程序， 所述计算机程序被 处理器执行时实现如权利要求1至 6中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115049718 A 3