[发明专利]一种基于神经网络的无监督学习粒子图像建模与测速方法在审
| 申请号： | 202210476896.5 | 申请日： | 2022-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN114862918A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 许超;种奕玮 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/269 | 分类号： | G06T7/269;G06T5/50;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海新隆知识产权代理事务所(普通合伙) 31366 | 代理人： | 刘兰英 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于神经网络的无监督学习粒子图像建模与测速方法，包括：采用互相关算法获取粗略速度场；将粒子图像序列中相邻两帧粒子图像和经互相关算法获取的粗略速度场分别作为输入层，将两个输入层经收缩网络结构进行收缩操作后的结果合并；将合并结果作为神经网络的输入进行无监督学习，采用光流估计测评神经网络训练结果，无监督学习损失函数包括光度损失、流动平滑度损失、无散约束；生成PIV数据集进行神经网络训练。本发明通过输入粒子图像与粗略初始速度场的融合数据使神经网络相较无监督学习PIV在训练时距离目标更近，损失函数初始值较小，粒子计算速度较传统PIV更快，速度提升约30％，分辨率大幅提升，且较监督学习PIV有效节省庞大数据集。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 监督 学习 粒子 图像 建模 测速 方法 | ||
【主权项】：
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