【摘要】：飛機已經成為一種常見的交通工具,但是時而發(fā)生的飛行事故卻極大地威脅著人們的生命和財產安全。飛機事故發(fā)生的原因除了正常飛行帶來的疲勞損傷還有外在因素導致的結構腐蝕,而飛機蒙皮受損是引發(fā)一系列結構損傷的誘因。目前,針對飛機蒙皮圖像進行損傷檢測,國內外的研究焦點主要集中在搭載于便攜機器人上的人工特征提取算法,但是存在漏檢率高和不能滿足實時檢測的問題。本文提出一種基于深度神經網絡的飛機蒙皮損傷檢測方法,能夠對飛機蒙皮損傷實現自動特征提取,實現損傷的定位和分類功能。并且實現了對大量圖像數據的自動化處理,作為一種輔助方法協助機場地勤人員進行損傷的及時檢測和維護。針對飛機蒙皮損傷檢測問題,本課題首先制作了飛機蒙皮損傷數據集。由飛行學院提供、航空博物館拍攝和網絡爬蟲三種方式獲得原始數據32056張。經篩選去除質量較差圖像,并采用數據增廣方法獲得高質量圖像共9928張,經人工標定最終得到飛機蒙皮損傷數據集。本文將深度學習方法應用于飛機蒙皮損傷圖像的檢測和識別當中,搭建了Faster R-CNN、YOLO及SSD目標檢測模型以研究不同的網絡結構在飛機蒙皮損傷數據集上的檢測和分類效果,并對網絡的訓練過程及實驗結果對比分析進行了詳細的闡述。最終,SSD以68.53%的mAP取得了最好的檢測結果。此外,針對飛機蒙皮損傷數據集中樣本不均衡、部分損傷形狀不規(guī)則難以分類和定位的問題,本文對具有良好的檢測和分類效果的SSD目標檢測算法提出改進措施,使用Focal loss作為新的損失函數,引入傾斜預測框并將預測框的判別機制做出調整,有效改善了對難分類樣本的檢測結果。
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP183;V215
【圖文】：

遇意外情況，例如鳥類的撞擊以及雷雨天氣易發(fā)生的雷擊現象，使得飛機蒙皮表逡逑面出現凹坑和雷擊等類型的損傷［３］。上述蒙皮損傷的出現對飛機的日常飛行安全逡逑存在著極大的威脅。圖１－１中將常見飛機蒙皮損傷進行可視化的展示，主要的疲逡逑勞損傷類型有裂紋、劃痕、掉漆和鉚釕損傷，主要的環(huán)境損傷有雷擊和腐蝕，主逡逑要的意外損傷有穿孔和凹坑，具體的損傷類型劃分將在第三章中做出詳細的介紹。逡逑１逡逑

北京郵電大學工程碩士學位論文（３）計算圖像上每個像素的梯度，包括尺寸和方向的計算，從上物體的輪廓信息，更好地防止光照條件的干擾；逡逑（４）將圖像劃分為小的單元，ＨＯＧ方法可以把臨近的像素點單元，例如６邋Ｘ邋６／單元；逡逑（５）統(tǒng)計各個單元的梯度直方圖，即不同梯度的個數，形成每述符；逡逑（６）將幾個單元組成一個區(qū)間，例如５Ｘ５單元／區(qū)間，一個區(qū)單元的特征描述符串聯起來便得到該區(qū)間的ＨＯＧ特征描（７）串聯圖像內部所有區(qū)間的ＨＯＧ特征描述符，得到最終用任務的特征向量。逡逑圖２－１為ＨＯＧ算法的流程圖表示，流程圖中詳細展示了每個步Ｉｎｐｕｔ邋丨邋ｍａｇｅ逡逑、—

圖２－２ＤＰＭ特征定義逡逑ＤＰＭ與ＨＯＧ的不同之處在于，ＤＰＭ取消了邋ＨＯＧ中區(qū)間的概念，僅僅單元，并且對當前的單元和其相鄰的四個單元一起做歸一化處理。梯度的以計算為帶符號（０－３６０°）或無符號（０－１８０°）梯度方向，具體取決于目標。逡逑ＤＰＭ采用了有符號和無符號梯度相結合的策略，通過滑動窗口進行特征，保證提取到的特征的完整性。在尺度的拓展上，應用構建金字塔的方法的維度進行搜索，充分構建特征完備的描述符。ＤＰＭ算法首先將特征圖型匹配以獲得濾波圖像，然后做變換響應并且將錨點的位置用作參考位將得到的特征與圖像的真實特征進行匹配，用模型相對最優(yōu)位置的偏離損判斷模型得分的依據，從而計算得到響應得分。逡逑ｓｃｏｒｅ（ｘ0，ｙ0，／0）邋＝邋ｉ？0，ｉ0（ｘ0，ｙ0）邋＋邋Ｉｆ＝１Ｄｕ0＿Ａ（２（ｘ0，ｙ0）邋＋邋ｖｔ）邋＋邋ｂ邋（２－１）逡逑公式（２－１）代表的意義是特征在尺度為Ｚ。的層時，以0Ｑ，ｙＱ）坐標作為錨點逡逑測分數。公式的右邊表示根模型的檢測分數。由于同一個目標

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本文編號：2786253