摘要
لحل مشكلة انعدام قدرة تقاطع التحركات عالية التردد وقلة التكيف مع التوتر المعقد الناجم عن الطرق التقليدية للصور الرقمية ذات الصلة (DIC) التي تعتمد على مجموعة فرعية ثابتة، تم تقديم نموذج لتوقع التحرك والتوتر المتزامن المعتمد على Swin Transformer. يتكون هذا النموذج من شبكتين فرعيتين (ST-DIC-d (توقع التحرك) و ST-DIC-s (توقع التوتر)). أولاً، يتم استخدام هيكل الترميز وفك الترميز لـ Swin Transformer لاستخراج ميزات متعددة المقاييس. ثم، من خلال آلية الانتباه والاتصال القفزة، يتم التقاط الميزات المحلية والعالمية للصور بشكل فعال، مما يؤدي إلى الحصول على حقل تحرك. وأخيرًا، من خلال طبقة حساب التوتر، يتم حساب مكونات التوتر بدقة من حقل التحرك. تشير نتائج التجارب على مجموعة بيانات DIC Challenge إلى أن ST-DIC يقلل من الخطأ المطلق المتوسط بنسبة 21٪ في توقع التحرك العمودي مقارنة بالطرق التقليدية لـ DIC والنماذج المعتمدة على CNN. في التجربة الفعلية للتمدد، يزيد ST-DIC من دقة توتر الحقول العالية الميل بنسبة 8٪. يتمتع الطريقة المقترحة في هذا البحث بموثوقية ودقة أعلى في قياس التشوهات المعقدة.
关键词
الصور الرقمية ذات الصلة؛ Swin Transformer؛ تحرك عالي التردد؛ استخراج ميزات متعددة المقاييس؛ قياس التوتر