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申请/专利权人：西安交通大学;中国航发四川燃气涡轮研究院

摘要：一种基于改进NanoDet深度网络的发动机浓烟淡烟自动检测方法，采集发动机烟雾图片构成数据集；利用改进NanoDet深度网络，在保证相同感受野的条件下，仅使用C5特征层，减少网络参数；对特征层的每个像素进行边框预测；并使用适应性训练样本选择算法筛选正负样本，检测头由分类分支和边框回归分支以及隐含无监督目标性预测子分支构成，提高检测精度。由网络输出结果判断发动机是否产生烟雾和烟雾的类别。若检测到烟雾则继续根据烟雾区域和背景区域的色度差来判断检测到烟雾的种类，如果产生淡烟，则立即进行报警，防微杜渐，如果检测结果为浓烟则除报警外自动启动应急措施；如果未检测到烟雾，继续进行检测。该方法可实现对汽车和航空发动机浓烟淡烟检测。

主权项：1.一种基于改进NanoDet深度网络的发动机浓烟淡烟自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集发动机烟雾图片构成数据集；步骤2，对数据集中的烟雾图片进行浓烟和淡烟标注，并分为训练集和测试集，输入改进NanoDet深度网络进行训练，其中，训练集输入至ShuffleNetV2主干网络进行卷积计算产生不同尺度上的特征层，再将C5特征层输入扩张编码器，即投影层和四个扩张残差块，接着在经扩张编码器处理后的C5特征层对每个像素进行目标的多个边框预测，同时，用适应性训练样本选择算法ATSS筛选正负样本，最后通过检测头计算位置回归的损失和分类损失；步骤3，以训练的改进NanoDet深度网络为烟雾检测器，对发动机浓烟淡烟进行判别，方法如下：采集视频帧并输入训练的改进NanoDet深度网络，经过特征增强、特征转换以及标准化处理，由输出烟雾类别的概率和烟雾边框位置，判断发动机是否产生烟雾以及产生烟雾的范围，并对检测到的烟雾图像进行色度计算，计算烟雾区域色度平均值和周围背景区域色度平均值，并计算二者之差，如果超过设定阈值则判断产生的是浓烟，否则是淡烟，若检测到有发动机烟雾的概率超过预设阈值，则进行报警并根据浓烟淡烟采取不同行动；否则，继续进行监控。

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