Se propone un sistema de visión cuádruple para la reconstrucción tridimensional (3D) de tubos de acero rellenos de concreto a gran escala (CFST) bajo condiciones de prueba complejas. Estas mediciones son vitalmente importantes para evaluar el rendimiento sísmico y la deformación 3D de especímenes a gran escala. Se construye un sistema de visión cuádruple para muestrear los CFST a gran escala; luego se aplican algoritmos de adquisición de nube de puntos, filtrado de nube de puntos y ensamblaje de nube de puntos para obtener una nube de puntos 3D de la superficie del especimen. Se utilizan un algoritmo de corrección de nube de puntos basado en características geométricas y un algoritmo de aprendizaje profundo, respectivamente, para corregir las coordenadas de la nube de puntos ensamblada. Esto mejora la precisión de la medición de visión en entornos complejos y, por lo tanto, produce un modelo 3D de mayor precisión para fines de
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