桥梁在车辆通行、列车运行等动态荷载作用下，会产生竖向位移、动挠度及振动响应。尤其在轨道交通高架桥场景中，列车运行频次高、荷载作用周期性明显，桥梁结构响应变化更需要被连续、准确地记录。因此，桥梁动挠度监测不仅关注单次数值，更关注结构在真实运营工况下的动态变化过程。
在武汉地铁高架桥动挠度监测项目中，海塞姆在线视觉跟踪仪采用非接触式视觉测量方式，对桥梁关键测点进行实时跟踪。系统通过持续采集无源标靶图像，识别测点位置变化，获取列车通过过程中的竖向位移、动挠度及振动响应数据，为桥梁运营状态分析、结构趋势判断和后续养护管理提供数据支撑。
针对现场振动、测站姿态变化、长期运行环境变化等因素，系统结合深度学习识别模型与姿态定位算法，可自动识别多个标靶及角度姿态，支持初始标定与周期性自校准。同时，通过姿态补偿与基线修正，降低测站扰动对测量结果的影响，提升长期监测数据的一致性。
作为一种非接触式桥梁位移监测方案，在线视觉跟踪仪无需复杂布线，可适用于轨道交通高架桥、城市桥梁、跨线桥等长期在线监测场景，为桥梁动挠度监测和健康监测提供更灵活的数据获取方式。
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