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龙图腾网获悉东南大学;江苏省建筑工程集团有限公司;东南大学深圳研究院申请的专利基于机器视觉和Mean Shift聚类算法的大跨钢结构挠度监测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：CN119359640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411370735.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器视觉和Mean Shift聚类算法的大跨钢结构挠度监测方法是由冯若强;黄咏琪;高宝俭;钟昌均设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉和Mean Shift聚类算法的大跨钢结构挠度监测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于机器视觉与MeanShift聚类算法的大跨钢结构挠度监测方法。在识别方法层面，构建了一个深度学习框架，突破了传统黑白工业相机低分辨率的局限，极大地拓宽了监测系统的部署范围，并实现了对数字图像中散斑特征的高效自动识别与精准目标匹配。进一步，开发了基于MeanShift聚类算法的自动化去噪框架，专注于对采集的位移数据进行深度处理与分析，确保挠度平均值计算的准确度。本发明相较于传统的接触式监测手段，能够有效实施对大跨钢结构多个关键节点的非接触式挠度监测，能够安全、快速、准确的监测大跨钢结构施工过程或运营阶段中的挠度变化，为结构安全评估提供了坚实的数据基础。

本发明授权基于机器视觉和Mean Shift聚类算法的大跨钢结构挠度监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉和MeanShift聚类算法的大跨钢结构挠度监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取大跨钢结构的关键节点处的运动轨迹； S2、构建基于机器视觉的大跨钢结构挠度监测深度学习框架； S21利用步骤S1里获得的大跨钢结构关键节点的图像以获取这些关键节点的像素坐标，计算出每个关键节点在图像中每个像素对应的物理距离,即图像中每个关键节点对应的比例因子； S22、基于步骤S21中获取的每个关键节点的比例因子，选取ESRGAN超分辨率重构算法的上采样比例，获得重构后图像的比例因子，确保重构后图像的比例因子维持在0.1～10mm像素的精度水平； S23、应用已训练好的YOLOv5检测算法跟踪加载后拍摄的图像序列中每个关键节点的位置，将YOLOv5检测算法输出的目标框坐标位置信息传递给LoFTR算法，利用LoFTR算法计算大跨钢结构上各关键节点对应的图像像素位移，结合步骤S22获得的重构后图像的比例因子将每个关键节点的图像位移精确转换为物理位移，最终直观地展示测量结果，即结构化数据； S3、将步骤S23获得的结构化数据输入基于MeanShift聚类算法的自动去噪框架以过滤异常数据并准确计算挠度平均值，具体包括以下子步骤： S31定位稳定区域的起始点，应用HDBSCAN聚类算法生成稳定区域的近似平均质心； S32将整个稳定区域分割成多个数据段，并按时间序列进行排序，利用步骤S31中HDBSCAN聚类得到的平均值作为参数，引导MeanShift聚类算法进行更细致的聚类； S33生成两个新的数据特征：挠度波动的瞬时特性公式1和挠度波动区域的特征公式2，基于这些特征计算出挠度平均值，得出安全评估所需的最终结果， diffi＝di-di+11 式中，diffi表示第i帧处的挠度di与后续帧di+1的挠度之间的差异； window_diffi表示特定点处的挠度与随后时域内的平均挠度值之间的差异； 表示该点所在的时域上的平均挠度值。

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