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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种基于NAM‑DSSD模型的飞机蒙皮缺陷检测方法，包括：获取高分辨率图像集降采样处理得到和低分辨率图像集；分别提取高分辨率图像集的高频特征和中分辨率图像集的边缘纹理细节特征，得到的成对特征块转换为高分辨率图像向量和低分辨率图像向量；利用并行字典超分辨率重建算法对高分辨率图像集进行重建，最终得到恢复更多图像细节的高分辨率图像集；基于数据增强得到的数据集输入改进的模型进行网络训练，对飞机蒙皮的缺陷种类进行识别和分类。本发明将飞机蒙皮强化后的数据集输入对于小目标有较强的检测能力算法中进行网络训练，可提高飞机蒙皮检测与分类的速度与准确性，具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种基于NAM-DSSD模型的飞机蒙皮缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过工业CMOS相机对飞机蒙皮图像进行拍摄采样，获得高分辨率图像集HR，将其进行降采样处理，得到相应的低分辨率图像集LR；S2、对低分辨率图像集LR进行预处理，得到中分辨率图像集MR，提取其梯度特征并分块得到第一层低分辨率图像集LR样本Y1；S3、分别提取高分辨率图像集HR的高频特征Hy1和中分辨率图像集MR的边缘纹理细节特征My1，并将My1和Hy1进行分块操作，得到的成对特征块转换为高分辨率图像向量X和低分辨率图像向量Y；S4、利用并行字典超分辨率重建算法对工业CMOS相机采集的飞机蒙皮高分辨率图像集HR进行重建，最终得到恢复更多图像细节的高分辨率图像集Hr；S5、将Hr基于Mosaic数据增强法合成多张图像，得到飞机蒙皮增强后的数据集；S6、将飞机蒙皮增强后的数据集输入改进的NAM-DSSD模型进行网络训练，通过在该网络每个反卷积前加入NAM注意力机制，并结合多尺度特征图和卷积解码器，对飞机蒙皮的缺陷种类进行识别和分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于NAM-DSSD模型的飞机蒙皮缺陷检测方法
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