[发明专利]一种基于深度学习的构件损伤检测方法及系统在审
| 申请号： | 202310239705.8 | 申请日： | 2023-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN116168010A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 魏永超;邓春艳;敖良忠;张娅岚;夏桂书;刘家伟;莫杜衡 | 申请（专利权）人： | 中国民用航空飞行学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/44;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 王卓 |
| 地址： | 618307 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的构件损伤检测方法及系统，涉及损伤检测技术领域，包括：利用搭载相机的无人机采集飞机构件的图像数据，作为初始数据；对初始数据进行预处理，得到训练数据集；搭建深度卷积神经网络，将训练数据集输入深度卷积神经网络中进行模型训练，直至模型收敛，得到最优的飞机构件损伤检测模型；利用最优的飞机构件损伤检测模型进行飞机构件损伤的识别，确定损伤类型及损伤位置。本发明中的技术方案可以对飞机结构损伤进行快速精细化检测，确认损伤类型及损伤位置，提高损伤检测精度，实现损伤检测的智能化，确保飞机的飞行安全。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 构件 损伤 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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