2022年4月28日晚上19:00，CSU国巍教授课题组2022年4月份组会于振动台二楼会议室召开。此次会议主要由硕士生李嘉乘、朱艳霞、唐建员汇报自己近期的工作进展以及下一阶段的工作。汇报结束后，组内其他成员分别就汇报内容进行了热烈的讨论。
硕士生唐建员的报告题目为《基于DeblurGAN-v2的运动模糊图像复原研究》：地震作用下高速列车运动时，轮轨接触位置与相机之间会发生相位移动，造成所拍摄画面出现明显的运动模糊现象，影响轮轨位移的提取。并且在现有的图像去模糊算法中，对于动态场景的图像去模糊问题，难以获得局部图像的模糊核，而且动态场景去模糊问题需要较大的感受野，传统方法在图像运动模糊消除方面存在很大的局限性，因此尝试采用新型的DeblurGAN-V2神经网络模型对拍摄到的轮轨接触图像进行运动模糊去除，通过调用网络模型原作者在大量数据集上训练过的预训练模型进行迁移学习，并在自制训练集上进行一定程度的训练，得到了较好的轮接触图像运动模糊消除效果，但还不能满足轮轨位移提取的需要，下一步拟通过制作更加真实的运动模糊训练集提高模型训练效果。
硕士生朱艳霞报告题目《基于深度学习高速铁路简支梁桥抗震性能设计》，主要汇报了研究思路、目前开展的工作和下一步工作计划。提出了利用深度神经网络模型来拟合高铁桥梁抗震性能目标和减隔震支座参数之间的关系。通过地震灾害调查资料和文献调研可知，桥梁的破坏大多沿顺桥向或横桥向发生。在不等高墩情况下，顺桥向桥墩和CRTSII型板式无砟轨道结构中的滑动层和剪力齿槽容易发生破坏；横桥向列车可能会发生脱轨或倾覆现象，CRTSII型板中滑动层也会发生破坏，因此桥墩、轨道结构和行车安全性是铁路桥梁抗震设计的重要性能目标对象。目前开展的工作是建立了一个4跨不等高墩的32m简支梁桥-轨道模型，下一步工作是对该OpenSees模型的边界约束条件进行修正。
硕士生李嘉乘报告题目《基于移轴相机的桥梁结构位移测量方法研究》，位移作为评价高铁桥梁整体状态的一个重要指标，对其高效、快捷、准确的测量对结构检测来说意义重大。基于计算机视觉的桥梁位移监测因为其具有非接触，测量精度高等优点被广泛应用。基于普通相机的视觉位移测量无法兼顾测量精度和测量范围，针对桥梁结构无法对其全桥进行位移监测，移轴相机则可以在兼顾测量精度和测量范围的同时，仅摆放到桥梁两端就可以实现全桥位移监测。但不良环境对不同的位移测量算法有不同的影响，光照变化、雾气遮挡、热浪等不良环境因素对基于模板匹配和光流估计的目标跟踪和位移测量都有较大的影响。因此需要结合图像增强等技术或者对现有的光流估计算法进行改进，提高其在光照变化和热浪的鲁棒性。
CSU国巍教授课题组两周一次的组会是课题组制度之一，由各组员汇报自己近期的研究工作和未来计划。欢迎感兴趣的同学参加会议并参与讨论。
