Assas Recherche | Méthodes pour l'analyse modale opérationnelle robuste et efficace à base d'images vidéo

Méthodes pour l'analyse modale opérationnelle robuste et efficace à base d'images vidéo (Document en Anglais)

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Modalités de diffusion de la thèse :

Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 22/03/2025 (communication intranet).

Informations sur les contributeurs

Auteur : Luo Zhilei

Luo, Zhilei

Nom

Luo

Prénom

Zhilei

Nationalité

Date de soutenance : 22-10-2024

Directeur(s) de thèse : Döhler Michael

Döhler, Michael

Nom

Döhler

Prénom

Michael

- Zhang Qinghua

Zhang, Qinghua

Nom

Zhang

Prénom

Qinghua

Etablissement de soutenance : Université de Rennes (2023-....)

Université de Rennes (2023-....)

Nom

Université de Rennes (2023-....)

Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Rennes, Bretagne-Atlantique)

Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Rennes, Bretagne-Atlantique)

Nom

Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Rennes, Bretagne-Atlantique)

- I4S

I4S

Nom

I4S

Ecole doctorale : MATISSE

MATISSE

Nom

MATISSE

Informations générales

Discipline : Signal, image, vision
Classification : Informatique, Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Traitement d'images, Vibrations, Identification des systèmes, Analyse modale
Mots-clés :

Analyse modale (ingénierie)
Traitement d'images -- Techniques numériques
Vibrations

Résumé : Au cours des dernières décennies, les ouvrages d'art comme les ponts, bâtiments et éoliennes ont été équipées de capteurs pour surveiller leur état. L'analyse modale opérationnelle (OMA) utilise des données passives sans contrôle de la sollicitation mécanique, générée naturellement par l'environnement. Cependant, les capteurs traditionnels sont difficiles à installer et à entretenir, d'où l'intérêt croissant pour les techniques basées sur les caméras vidéo. Cette thèse développe des méthodes OMA robustes et efficaces basées sur la vision, incluant des algorithmes d'extraction de mouvement résistants aux variations environnementales et un traitement efficace des signaux pour l'analyse en temps réel. Les contributions principales incluent une méthode d'extraction de mouvement, l'interpolation adaptative de l'intensité lumineuse pour l'estimation du déplacement sous-pixelique, et un schéma de réduction des données basé sur la PCA associée à l'identification sous-espace stochastique pour l'analyse modale efficace. Des simulations numériques et des expériences en laboratoire démontrent l'efficacité de ces nouvelles méthodes.

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2024URENS099
Type de ressource : Thèse

Fiche descriptive