一种基于Abaqus的深度学习图像批量处理与分析方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于Abaqus的深度学习图像批量处理与分析方法，包括以下步骤：步骤S1、建立所需检测的结构有限元模型，提取结构有限元模型的信息输入文件；步骤S2、读取信息输入文件，利用Python编制图像批量处理方法，在结构有限元模型基础上批量模拟结构内部损伤；步骤S3、将结构内部损伤全部输入到Abaqus中批量分析，得到步骤S2中结构内部损伤的表面位移与应力云图，并进行三维标注，根据经过三维标注的结构内部损伤的表面位移与应力云图建立样本库；步骤S4、基于步骤S3得到的样本库，开展目标检测神经网络模型的训练、图像识别分析，其中目标检测神经网络模型的损失函数引入三维交并比预测误差的影响，在提高图像处理效率的同时，增加了预测精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于Abaqus的深度学习图像批量处理与分析方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612395A
申请号 ：
CN202210186049.5
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
高康冯锦鹏丛凡淇侯士通吴刚张建
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区四牌楼2号
代理机构 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
朱桢荣
优先权 ：
CN202210186049.5
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06V10/94 G06V10/25 G06V10/774 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08 G06T17/20 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-10 ：
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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