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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明公开了一种旋转体轴心轨迹振动位移视觉测量方法、系统。方法包括：构建旋转体轴心轨迹振动位移数据集；构建不同网络深度系数下的深度学习跟踪网络；依据旋转体轴心轨迹振动位移数据集中训练集对选择的深度系数下的深度学习跟踪网络进行训练，获得最优权重参数；依据最优权重参数对输入至选择的深度系数下的深度学习跟踪网络的旋转体轴心轨迹振动位移数据集中的测试集进行测试，获得旋转体轴心轨迹振动位移。通过本发明公开的方法，有效解决当前传感器无法突破量程并同时测量多维旋转体振动位移数据的问题，能自动生成轴心轨迹减少传统传感器后续信号处理流程，提高设备检测时效性，并且为旋转体设备健康监测提供新方案。

主权项：1.一种旋转体轴心轨迹振动位移视觉测量方法，其特征在于：包括：构建旋转体轴心轨迹振动位移数据集；构建不同网络深度系数下的深度学习跟踪网络；依据旋转体轴心轨迹振动位移数据集中训练集对选择的深度系数下的深度学习跟踪网络进行训练，获得最优权重参数；依据最优权重参数对输入至选择的深度系数下的深度学习跟踪网络的旋转体轴心轨迹振动位移数据集中的测试集进行测试，获得旋转体轴心轨迹振动位移；所述构建旋转体轴心轨迹振动位移数据集，包括：Step1.1、利用高速工业相机采集旋转体目标图像，利用标注工具对旋转体目标图像中的旋转体目标信息进行标注，得到训练集；其中，标注包括：旋转体目标信息中心位置的横、纵坐标，采用长宽尺寸相同的边界框对旋转体目标信息进行标注；Step1.2、采集Step1.1同种工况下旋转体振动视频；其中振动视频作为测试集；通过电涡流传感器采集电压数据；其中，旋转体振动视频及电涡流传感器采集电压数据为同步采集Step1.1同种工况下的数据；两个电涡流传感器分别采集的旋转体目标纵向电压数据和横向电压数据作为对比测试数据；将电涡流传感器采集的电压数据归一化处理作为标准信号；所述构建不同网络深度系数下的深度学习跟踪网络，包括：Step2.1、搭建不同网络深度系数下的特征提取模块，构成组合特征提取模块；其中，组合特征提取模块中的每个特征提取模块均包括Transformer、深度卷积、两个1×1卷积，第一个1×1卷积的输出作为Transformer的输入、第二个1×1卷积的输入，Transformer的输出作为深度卷积的输入，深度卷积的输出作为第二个1×1卷积的输入；Step2.2、搭建目标跟踪模块；其中，目标跟踪模块包含目标检测器、卡尔曼滤波器、匈牙利匹配器、交并比匹配器；Step2.3、依据搭建的组合特征提取模块、目标跟踪模块构成深度学习跟踪网络。

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