[发明专利]一种基于卷积神经网络的光纤传感器光斑分析方法在审
| 申请号： | 202011534031.7 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112561898A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 潘新建;张崇富;邓春健;杨亮;吴洁滢;李奇;李志莉;徐世祥;王婷瑶;温贺平;高庆国;张智;刘凯;迟锋;刘黎明 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学中山学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东雅商律师事务所 44652 | 代理人： | 王向东 |
| 地址： | 528400 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的光纤传感器光斑分析方法，是通过光纤传感器获取各类的光斑对应图以制作光斑数据集，并以光斑数据集训练光纤光斑分析神经网络，将光纤光斑分析神经网络训练收敛为光纤光斑分析模型，只需将待分析的光斑分析图输入光纤光斑分析模型便可获取分析回归值，预测分析光斑分析图的压力、温度和位移，依赖卷积神经网络强大的特征提取能力建立光纤输出光斑与压力、温度、位移变化的映射关系，可根据光斑准确预测压力、温度、位移的变化值，实现定量分析，极为快速便捷，且具有客观、预测精度高、抗干扰能力强的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 光纤 传感器 光斑 分析 方法 | ||
【主权项】：
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