一种利用激光雷达与深度学习神经网络计算结构应变分布的方法

本发明公开了一种利用激光雷达与深度学习神经网络计算结构应变分布的方法，属于结构健康监测、实验力学与非接触式测量技术领域。该方法先通过激光雷达获取结构初始及不同状态的三维点云，经预处理得到相对位移场；构建含嵌入模块、Transformer模块、下采样模块、上采样模块及全连接层的深度学习神经网络模型，利用数字图像相关技术获取的数据训练模型；最后将预处理后的激光雷达点云数据输入训练好的模型，输出全场应变分布。本发明结合激光雷达与深度学习优势，克服点云稀疏性和噪声影响，实现高效、高精度的全场应变测量，适用于大型或复杂结构监测。