[发明专利]一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别方法在审
| 申请号： | 202211391034.9 | 申请日： | 2022-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN115953638A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 龙湘云;姜潮;熊伟 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06V10/77 | 分类号： | G06V10/77;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理有限公司 11457 | 代理人： | 孙红颖 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多尺度深度卷积神经网络的全场位移在线识别方法包括步骤1，建立散斑图像‑位移数据集，标识出散斑图像对应的位移；步骤2，根据散斑图像的位移，将其分为不同尺度的数据集，并将散斑图裁剪到相应的尺寸；步骤3，构建基于深度学习的多尺度卷积神经网络，自动判断输入的散斑图的尺度，并输出相应的位移。本发明提出的多尺度神经网络，通过融合多个单尺度上学习到的位移信息，实现位移场的准确预测，并通过设计实验对所提方法的有效性进行验证，结果表明所提出的全场位移在线识别方法可提供准确的位移预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 深度 卷积 神经网络 全场 位移 在线 识别 方法 | ||
【主权项】：
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