[发明专利]基于VGG16-SegUnet和dropout的海流机叶片附着物识别方法有效
| 申请号： | 201911132810.1 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN110863935B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 彭海洋;王天真 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | F03B11/00 | 分类号： | F03B11/00;F03B13/00;G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 成秋丽 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于海流机故障诊断领域，具体涉及一种基于VGG16‑SegUnet和dropout的海流机叶片附着物识别方法，步骤如下：对海流机图像进行语义标注，完成原始数据集的创建；旋转增强原始数据集并进行标准化预处理；搭建VGG16‑SegUnet网络；使用Adadelta优化器对网络进行训练；测试训练好的网络，完成海流机叶片附着物位置和大小的识别，同时估计识别结果的不确定度；最后计算出准确的附着物面积占比以及平均交并比。本发明解决了现有基于图像信号的海流机叶片附着物诊断方法不能定位附着物、输出准确附着物占比以及估计识别不确定度的问题，并为海流机叶片视情维护以及后续的容错控制提供了指导性建议。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 vgg16 segunet dropout 海流 叶片 附着物 识别 方法 | ||
【主权项】：
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