检测螺栓松动的方法、卷积神经网络、训练方法及系统
公开
摘要
本申请公开一种检测螺栓松动方法、卷积神经网络、训练方法及系统，其中，训练方法，包括：获取测试结构在不同螺栓松动状态测试下的振动图像序列；提取振动图像序列中目标区域内预设数量像素点的振动位移信号；将提取的每个像素点的振动位移信号转换为时频图像；构建训练样本；以训练样本中时频图像作为输入，以预测螺栓松动状态类别作为输出，将待训练的卷积神经网络训练至收敛。本申请中一个视频样本能够提供成千上万个振动位移信号用于卷积神经网络的训练，充足的训练数据能大大提高卷积神经网络的预测准确率，从而解决了卷积神经网络训练中工程实测数据短缺的问题。
基本信息
专利标题 ：
检测螺栓松动的方法、卷积神经网络、训练方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114299421A
申请号 ：
CN202111558764.9
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
丁晓宇张天龙
申请人 ：
北京理工大学
申请人地址 ：
北京市海淀区中关村南大街5号
代理机构 ：
北京弘权知识产权代理有限公司
代理人 ：
逯长明
优先权 ：
CN202111558764.9
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/774
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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