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申请/专利权人：中航西安飞机工业集团股份有限公司
摘要：本发明公开了一种飞机舱内管路安装符合性智能识别方法及系统，先利用高清工业相机采集飞机舱内各区域图像，并对各区域图像进行管路区域标注，建立管路图像数据库，搭建面向管路图像语义分割的深度神经网络模型，再利用管路图像数据库对深度神经网络模型进行训练，得到管路图像语义分割模型；工作过程中通过实时采集飞机舱内表面图像，利用管路图像语义分割模型即可完成对舱内管路位置区域的像素级图像分割，与舱内管路理论位置图像进行对比，从而直观显示舱内各区域健康状态检查结果；能够实现飞机舱内表面图像的管路安装状态符合性快速检查，极大提高飞机舱内管路状态检查的效率与准确度。
主权项：1.一种飞机舱内管路安装符合性智能识别方法，其特征在于，包括：利用便携式图像采集设备收集飞机舱内各区域图像，直至采集范围覆盖整个舱内区域，对采集的飞机舱内表面图像的管路区域进行标注，根据分割区域和类型标注信息建立管路图像数据库；根据管路图像数据库搭建面向管路图像语义分割的深度神经网络模型，利用管路图像数据库对深度神经网络模型进行训练，直至深度神经网络模型的训练损失值下降至稳定值并且测试精度稳定，得到管路图像语义分割模型；实时采集飞机舱内表面图像，利用管路图像语义分割模型，对舱内管路位置区域的像素级图像分割，获得舱内表面图像中管路区域与类型特征信息，并在舱内各区域表面图像上利用高亮颜色标记出管路区域，获得飞机舱内各区域标记后的表面图像；将飞机舱内各区域标记后的表面图像与对应的管路理论位置图像进行对比，从而直观获得舱内各区域管路健康状态检查结果；将管路健康状态检查结果与飞机舱内各区域标记后的表面图像反馈至数据管理系统进行存储、管理与显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中航西安飞机工业集团股份有限公司 一种飞机舱内管路安装符合性智能识别方法及系统
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