基于人工智能的视频引伸计自动标定与误差补偿技术

现状：
传统视频引伸计在应对复杂材料或非均匀变形场时，其适用性面临显著挑战。由于依赖人工设定与跟踪测量点，在材料局部变形不一致或表面特征变化时，需频繁中断试验进行手动重新标定。这一过程不仅大幅降低了测试效率，更会因操作者的主观判断引入难以量化的人为误差，最终影响测量数据的一致性与可靠性。

需解决问题：
开发一种基于深度学习的一体化解决方案，通过算法实现端到端的自动标定与实时的变形场分析，并对复杂工况下的测量误差进行自适应校正，最终达成高自动化、高精度的变形测量目标。

达到的指标：
实现了从传统频繁手动干预到一键式自动标定的跨越：标定时间从传统的十数分钟缩短到3分钟以内，并依托闭环校正机制，使整体测量误差得到显著降低（目标＞30%）。