结构健康监测通过对荷载进行监控,测量结构响应信息,诊断结构安全,是保障结构安全的基础。计算机视觉技术通过提取图像特征,实现结构荷载与响应监测,具有低成本、高精度、易维护的优势。本文基于国家优秀青年科学基金“土木工程损伤识别”（51922046）,湖北省自然科学基金“超高层建筑建设与运营一体化健康监测与安全诊断”（2020CFA047）,建立了基于计算机视觉的重车荷载、日照温度荷载以及结构位移响应的监测方法,主要内容如下:（1）针对图像识别中因相机抖动产生的背景漂移问题,提出了基于改进背景减除法的运动重车特征识别方法,与传统的背景减除法对比,可有效降低背景漂移导致的识别误差。建立了车辆轮廓三维简化模型拟合方法,最小化车辆轮廓包络线与三维模型在同一透视矩阵下的误差。通过模拟监控场景与实际桥梁监控视频进行验证。（2）研究了基于卷积神经网络的重车特征识别方法。通过训练卷积神经网络,输出重车多角度矩形预测框估计。建立了基于模拟退火法的重车外轮廓简化三维模型拟合方法,最小化重车多角度预测框与三维模型多角度矩形包络框在同一透视矩阵下的误差。通过模拟监控场景与实际桥梁监控视频进行验证。（3）为提高日照温度荷载分布的计算效率,建立了一套基于数字图像处理的日照温度荷载识别方法。通过渲染软件建模,以多个观察角度导出光照渲染模型图片,并利用二分法加快采样进程。提取图片二维阳面参数,结合观察角度参数,计算建筑物三维阳面分布。应用于武汉长江航运中心日照温度荷载识别,与ANSYS内置的辐射矩阵生成器方法对比,大幅提升了计算效率。（4）为增强实际位移测量中的鲁棒性,建立了基于归一化正交投影模型的相机标定方法,提出了基于特征融合的特征追踪方法。通过修正圆形标志物变形,以多点局部标定代替整体标定,简化相机标定过程。对圆形标志物变形矫正,融合梯度和位置信息提高特征追踪稳定性。通过三层框架位移多点同步测量试验进行验证。