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申请/专利权人：中国民航大学
摘要：一种基于FC‑YOLO网络模型的飞机蒙皮损伤检测方法及系统。方法包括获得原始数据集；划分训练集和验证集；构建初始FC‑YOLO网络模型；获得FC‑YOLO网络模型；输出待检测飞机蒙皮损伤图像中的飞机蒙皮损伤识别结果等步骤。本发明利用ELAN‑C模块以全局池化和单方向池化的方式将注意力集中在目标的通道和位置信息上，从而为特征的关键通道和位置分配更高权重，提高了对目标的检测能力；FC‑YOLO颈部特征融合网络能够避免小目标的特征信息在多尺度特征融合过程中的减少或丢失，将不同层的输入重新分配权重，加强了FC‑YOLO网络模型对多尺度目标的特征提取能力；SIoU损失函数可通过目标框和真实框之间的角度、距离和形状损失重新构建损失函数惩罚项，加快了损失函数收敛，优化了训练过程。
主权项：1.一种基于FC-YOLO网络模型的飞机蒙皮损伤检测方法，其特征在于：所述飞机蒙皮损伤检测方法包括按顺序进行的下列步骤：1采集飞机蒙皮损伤原始图像并进行筛选、分类和人工标注，获得原始数据集；2利用数据增强技术对上述原始数据集中的图像进行数据增强处理，并将增强后的图像按比例划分成训练集和验证集；3对原YOLOv7模型进行改进而构建成初始FC-YOLO网络模型；4将步骤2获得的训练集输入上述初始FC-YOLO网络模型进行训练，然后用步骤2获得的验证集评估训练结果，最终获得FC-YOLO网络模型；5利用相机实时采集待检测飞机蒙皮损伤图像并输入到上述FC-YOLO网络模型中进行损伤识别，最后FC-YOLO网络模型输出待检测飞机蒙皮损伤图像中的飞机蒙皮损伤识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国民航大学 一种基于FC-YOLO网络模型的飞机蒙皮损伤检测方法及系统
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