[发明专利]一种采用基于ConvLSTM的视频编解码器的航空发动机火星检测方法

权利要求书

1.一种采用基于ConvLSTM的视频编解码器的航空发动机火星检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)，利用雨滴形态纹理建模算法模拟真实情况下的航空发动机异常火星图像，生成多种不同形态的火星灰度图像，对其进行预处理后覆盖至灰度化的正常航空发动机试验图像中的随机位置，同时生成对应标签信息来生成数据集；

步骤2)，将基于ConvLSTM的视频编解码器与目标检测器级联构成基于ConvLSTM的航空发动机火星检测模型，并利用步骤1)的数据集进行训练，对输入的航空发动机试验图像序列编解码后得到可以区分火星和干扰亮线段的特征图，再将特征图输入目标检测器对其中的火星特征进行检测，若包含可疑火星特征则输出可疑火星位置并报警。

2.根据权利要求1所述采用基于ConvLSTM的视频编解码器的航空发动机火星检测方法，其特征在于，所述步骤1)中的形态至少包括椭圆形状和线段形状火星，所述火星灰度图像的灰度化方法，是由实际观测规律，采用随机数法设定生成火星的灰度值，且灰度值大于等于100小于等于255。

3.根据权利要求1所述采用基于ConvLSTM的视频编解码器的航空发动机火星检测方法，其特征在于，所述步骤1)将生成的不同形态火星图像按照不同的比例范围进行缩放、旋转增加其形态的多样性与真实性。

4.根据权利要求1或2或3所述采用基于ConvLSTM的视频编解码器的航空发动机火星检测方法，其特征在于，所述步骤1)在正常航空发动机试验图像中添加一颗或者多颗火星的灰度图像来模拟零星的火星异常和簇状的火星异常，并在生成火星对应的位置标签信息时，一个标记框中包含1～15颗火星，模拟真实航空发动机的火星异常情况。

5.根据权利要求1所述采用基于ConvLSTM的视频编解码器的航空发动机火星检测方法，其特征在于，所述步骤2)包括：

步骤2.1)，从航空发动机现场监控视频中获取9帧长度的图像序列，对其中每一张图像预处理，航空发动机火星检测模型的输入为预处理后的图像序列；

步骤2.2)，将预处理后的9帧长度图像序列分为4组图像子序列，4组图像子序列分别输入由ConvLSTM组成的运动感知编码器进行编码，提取每组图像子序列的深度时空特征，得到4个时空上下文向量；

步骤2.3)，按照时间顺序将前3个时空上下文向量拼接为一个新的时空序列，输入由另一个ConvLSTM组成的干扰亮线段编码器进行编码，提取前三组图像中长时存在的干扰亮线段深度时空特征图；

步骤2.4)，由另一个ConvLSTM组成的解码器输入第四组图像子序列对应的时空上下文向量，其初始长时隐藏状态为前三组图像中长时存在的干扰亮线段深度时空特征图，解码器中的ConvLSTM融合两种时空信息并解码得到可以区分火星和干扰亮线段的时空非线性深度特征图；

步骤2.5)，级联的目标检测器检测时空非线性深度特征图中的火星特征，若第四组图像中包含可疑火星特征，则目标检测器输出第四组图像中所有可疑火星位置并进行报警。

6.根据权利要求5所述采用基于ConvLSTM的视频编解码器的航空发动机火星检测方法，其特征在于，所述图像预处理是图像大小归一化和灰度化。

7.根据权利要求5所述采用基于ConvLSTM的视频编解码器的航空发动机火星检测方法，其特征在于，所述步骤2.2)中，按照时间顺序，将预处理后的9帧长度图像序列的1～3帧、3～5帧、5～7帧和7～9帧分为4组，从前3组即前1～7帧中获取场景中长期存在的干扰亮线段的运动时空特征，从第4组即7～9帧获取短期存在的火星和干扰亮线段边缘的时空特征。