[发明专利]基于多属性感知注意力的风电叶片表面损伤检测方法在审
| 申请号： | 202310631464.1 | 申请日： | 2023-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN116596909A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 刘朝华;陈琪;张英杰;吕明阳;王靛;巫发明;陈亚楠 | 申请（专利权）人： | 湖南科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/46;G06N3/0464;G06N3/048;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 湘潭市汇智专利事务所(普通合伙) 43108 | 代理人： | 陈伟 |
| 地址： | 411201 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多属性感知注意力的风电叶片表面损伤检测方法，包括以下步骤：建立多类风电叶片损伤图像数据库；建立通道‑空间注意力增强的特征提取主干网络；建立损伤边界框的多属性感知损失函数；构建风电叶片损伤检测模型。本发明针对叶片损伤检测中存在的损伤边界框与真实框匹配度不佳的问题，从损伤特征提取和边界框差异度量两个方面入手，将通道空间注意力模块嵌入特征提取网络的主干中，对损伤特征进行通道和空间的增强；然后设计多属性感知损失函数用于边界框生成，该损失函数通过将边界框生成网络的注意力同时放置于边界框的多个属性，更加全面地感知边界框直接的差异，从而生成与真实框匹配度更高的损伤边界框。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 属性 感知 注意力 叶片 表面 损伤 检测 方法 | ||
【主权项】：
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