不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割

日期:2024.12.17 点击数:0

【类型】期刊

【作者】黄睿  张超群  成旭毅  邢艳  张宝 

【刊名】计算机应用

【关键词】 航空发动机,损伤检测,实例分割,发动机叶片,交互式分割

【摘要】当前基于深度学习的实例检测方法在进行发动机叶片分割时,由于缺少带标注的发动机叶片数据,导致无法充分训练网络模型,仅得到次优的分割结果。为了提升航空发动机叶片实例分割精度,提出了不完整实例引导的航空发动机叶片实例分割方法,通过结合已有的实例分割方法和交互式分割方法,可得到较好的发动机叶片分割结果。首先,使用少量标注数据训练实例分割网络,得到发动机叶片的初步分割结果;其次,将检测到的单个叶片分为前景和背景两部分,通过选择前景种子点和背景种子点,利用交互式分割方法的思想,产生完整的单个叶片的分割结果;依次处理完所有的叶片后,将结果合并得到最终的发动机叶片实例分割结果。使用72张图像训练基于稀疏实例激活图的实时实例分割方法(SparseInst)产生初始的实例分割结果,在56张图像上进行测试。所提方法的全类平均准确率(mAP)比SparseInst的全类平均准确率高5.1个百分点;且它的mAP结果均优于当前流行的实例分割方法MASK R-CNN(MASK Region based Convolutional Neural Network)、YOLACT (You Only Look At CoefficienTs)、BMASKRCNN (Boundary-preserving MASK R-CNN)。

【年份】2024

【作者单位】中国民航大学计算机科学与技术学院;天津大学智能与计算学部;

【期号】01

【页码】167-174

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