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作者：朱真慧;汪雪良;孙函宇;陈莹东;
单位：中国船舶科学研究中心;船舶结构安全全国重点实验室;中葡船舶结构安全可靠性联合实验室;
摘要：立体视觉测波技术已成为目前对场域波浪进行监测最有前景的方法之一，而传统的特征提取与匹配方法依赖特征点提取，无法满足实际应用中对于速率及精度的要求，从而影响三维重建的效果。为此，本文引入LoFTR(Local Feature Transformer)算法，以在某海上固定式风机上安装的双目视觉测波系统拍摄的波浪图像作为图片集，构建了基于人工智能算法的高效波浪特征提取及匹配与三维波浪场稠密重构技术，并在多种光照环境下进行了算法比对验证。结果表明：对于正常光照下的波浪图像，LoFTR算法平均每帧提取约4300对匹配点，耗时0.9秒/帧，匹配效果显著优于传统方法；对于黑夜环境下纹理不清晰的图像，仍能稳定匹配2000余对匹配点，实现三维波浪场的稠密重构，为海洋波浪的智能监测提供核心技术支持。
关键词：双目视觉;;波浪监测;;特征提取;;立体匹配;;三维重建;;LoFTR
基金资助：国家重点研发计划项目（2024YFE0104300）
