[发明专利]一种基于深度学习的复杂流场测量方法有效
申请号: | 202110506788.3 | 申请日: | 2021-05-10 |
公开(公告)号: | CN113238076B | 公开(公告)日: | 2022-12-06 |
发明(设计)人: | 邸江磊;唐雎;吴计;韩文宣;许星星;张佳伟;赵建林 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
主分类号: | G01P5/26 | 分类号: | G01P5/26;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 710072 陕西*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于深度学习的复杂流场测量方法与系统,利用数字全息光路获取数据对神经网络进行训练,训练完的神经网络可以直接从经过动态流场后畸变的物体图像测量出复杂流场的实时相位图,通过测量复杂流场的实时相位图,分析相位的幅值和变化频率来测量流场,能够完成复杂流场的测量。该方法用于测量流场的光路简单(只在制作训练样本时用到的光路复杂),神经网络一经训练完成,就可以直接使用,计算快,可以完全脱离全息技术等干涉测量方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 复杂 测量方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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