Amplitude measurement of small displacement using video magnification
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F24%3APU151255" target="_blank" >RIV/00216305:26220/24:PU151255 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.eeict.cz/eeict_download/archiv/sborniky/EEICT_2024_sbornik_2.pdf" target="_blank" >https://www.eeict.cz/eeict_download/archiv/sborniky/EEICT_2024_sbornik_2.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.13164/eeict.2024.212" target="_blank" >10.13164/eeict.2024.212</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Amplitude measurement of small displacement using video magnification
Popis výsledku v původním jazyce
Video magnification algorithms show promising results when used to amplify small vibrations. Measuring these small vibrations is integral in modal analysis of an object and is usually done using specialized vibrometers or accelerometers. Computer vision (CV) systems fall short in this task as the magnitude of the vibrations decreases because of a small SNR (Signal-to-Noise Ratio). In this paper we try to further improve the accuracy of the CV approach by adding video magnification into the image pre-processing stage, allowing the algorithms to measure even imperceptibly small vibrations. For this purpose, we have gather ground truth data with a laser vibrometer in tandem with high speed camera footage of a metal cantilever beam, vibrating in its first mode, and have trained a convolutional neural network for regression.
Název v anglickém jazyce
Amplitude measurement of small displacement using video magnification
Popis výsledku anglicky
Video magnification algorithms show promising results when used to amplify small vibrations. Measuring these small vibrations is integral in modal analysis of an object and is usually done using specialized vibrometers or accelerometers. Computer vision (CV) systems fall short in this task as the magnitude of the vibrations decreases because of a small SNR (Signal-to-Noise Ratio). In this paper we try to further improve the accuracy of the CV approach by adding video magnification into the image pre-processing stage, allowing the algorithms to measure even imperceptibly small vibrations. For this purpose, we have gather ground truth data with a laser vibrometer in tandem with high speed camera footage of a metal cantilever beam, vibrating in its first mode, and have trained a convolutional neural network for regression.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20204 - Robotics and automatic control
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings I of the 30th Conference STUDENT EEICT 2024: Selected Papers
ISBN
978-80-214-6230-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
212-217
Název nakladatele
Brno University of Technology, Faculty of Electrical Engineering and Communication
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
23. 4. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—