一种基于深度学习的飞机蒙皮表面损伤检测方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的飞机蒙皮表面损伤检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，主要包括：获取当前采集的飞机蒙皮表面图像；将当前采集的飞机蒙皮表面图像输入到训练好的飞机蒙皮表面损伤检测模型中以进行损伤类别检测以及损伤区域分割；训练好的飞机蒙皮表面损伤检测模型是基于深度学习神经网络和训练数据集确定的；深度学习神经网络包括特征提取网络、注意力模块、多路径多尺度特征融合模块、多路径多尺度特征融合模块、目标检测网络和全卷积分割网络；所述注意力模块用于对特征提取网络输出的原始特征图进行重新编码，确定多尺度特征图。本发明能够对飞机蒙皮表面损伤进行低成本、高效、准确且无损伤检测。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的飞机蒙皮表面损伤检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565579A
申请号 ：
CN202210197322.4
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-03-02
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
丁萌吴博尔许娟刘浩
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区将军大道29号
代理机构 ：
北京方圆嘉禾知识产权代理有限公司
代理人 ：
王月松
优先权 ：
CN202210197322.4
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-05-31 ：
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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