کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6924170 1448445 2018 21 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A computer vision approach for the load time history estimation of lively individuals and crowds
ترجمه فارسی عنوان
دیدگاه رایانه برای برآورد تاریخ زمان بار افراد و جمعیت پر جنب و جوش
ترجمه چکیده
یک دیدگاه رایانه ای برای اندازه گیری زمان بار بار به دلیل افراد و جمعیت پریدن و بوبینگ مورد بررسی قرار گرفته است. این روش شامل ردیابی مسیرهای جابجایی افراد و جمعیت با استفاده از الگوریتم های مبتنی بر جریان نوری به دنبال تولید زمان های زمان نیرو است. آزمایشات آزمایشگاهی که در آن افراد و گروه ها با پریدن به طور منظم و آهنگ ها بر روی یک پلت فرم نیرویی و یک شبیه ساز قدیمی تمرین می کنند، انجام می شود. مسیرهای تخمین شده به طور مستقیم با سنسور های معمولی و همچنین به طور غیر مستقیم با پاسخ های حاصل از مدل های عناصر محدود مقایسه می شود. این روش بیشتر از طریق تظاهرات میدان تایید شده است. محدودیت روش و کار آینده در جهت بهبود است. روشهای پیشنهادی همراه با کاربرد آنها بر روی یک ساختار واقعی و یافته های یک شبیه ساز آزمایشگاهی بزرگ که می تواند آزمایشات برای گروه های اندازه های مختلف و تنظیمات ساختاری را انجام دهد، قول بزرگی برای مدل بار بار مبتنی بر رایانه ای است. به این معنا، مطالعه گام مهمی در حمایت از ایجاد یک پایگاه داده برای بارگیری جمعیت است که لازم است همانطور که در ادبیات اشاره شده است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
A computer vision approach for measuring the load time history due to individuals and crowds jumping and bobbing is investigated. The method comprises of tracking the displacement trajectories of individuals and crowds using optical flow based algorithms followed by generating force time histories. Laboratory experiments, in which individuals and groups perform jumping at regular beats and songs on a force platform and on a grandstand simulator, are conducted. The estimated trajectories are compared directly with conventional sensors as well as indirectly with responses acquired from finite element models. The method is further validated via a field demonstration. Limitations of the method and future work for improvement are discussed. The proposed methods along with their applications on a real structure, and findings from a laboratory grandstand simulator that can accommodate experiments for groups of different sizes and structural configurations show great promise for computer vision based load modeling. In this sense, the study is taking an important step in support of creating a database for crowd loading that is needed as it is pointed out in the literature.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Structures - Volume 200, 15 April 2018, Pages 32-52
نویسندگان
, , ,