结构振动监测是结构健康监测领域的重要组成部分,是进行结构动态性能评估和健康状况分析的主要手段。传统的接触式测量方法需要现场布置传感器,存在操作繁杂、测点单一、产生附加荷载、高耸结构安装困难等缺点。近年来基于视频图像的结构振动监测方法已成为结构健康监测研究的一个热点,其相对于传统的传感器测量方法具有非接触、无损、操作简便、可实现远距离大范围多点监测等优点,但普遍需要在结构上设置标靶、不属于真正的“非接触测量”,此外该类方法还存在设备要求高、易受环境背景和光线影响等缺陷,限制了其在实际工程中的推广使用。本文针对现有方法存在的问题展开了相关研究,提供一种新的有效的结构振动监测方法。本文首先介绍了OpenCV开发工具并完成开发环境的搭建。针对摄像机和工业相机存在的价格昂贵、携带不便等问题,选择使用智能手机作为观测设备,采用FFmpeg编程获得视频时间戳的方法解决了手机视频可变帧率造成的时间域难以求解的问题。对张正友相机标定方法进行了深入研究,详细介绍了标定流程及要点,提出一种新的标定板摆放方法,有效解决了结构距离较远时标定板在相机视野比例过小的问题。利用LK光流法实现点的运动跟踪,引入图像金字塔的方法对其进行了改进。选取三种类型的特征点作为跟踪点,对多种类型和背景的振动结构进行了试验,结果表明大部分场景下可供选用的测点数量和位置可以满足测量需要。本文开发的一种新的基于计算机视觉的结构振动信号提取方法,无需在结构表面布置标靶,以智能手机作为观测设备,标定过程同时考虑了图像畸变和相机姿态,采用改进的金字塔LK光流算法实现点的运动跟踪,并利用OpenCV编写了从视频分解、标定参数求解、畸变矫正到特征点检测、点的运动跟踪、坐标结果输出的全套程序,最后通过实验室三层框架模型试验对该方法进行了验证,试验结果表明,该方法能达到较高的测量精度,测得的前两帧自振频率与加速度传感器的误差在1%以内,同时具有设备和环境要求低、不需进行复杂图像处理等优点,具有良好的应用前景。