发明专利已授权

基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法

Name: 基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 202111355850X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111355850.X 📄 发布日：2026/10/15

著录项目信息

申请日

2021-11-16

公开号

CN114049329B

公开日

2025-05-30

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_11 , G01B11_02 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法机器视觉位移场测量

应用场景

材料力学测试, 实验力学, 工业检测, 结构健康监测, 复合材料检测

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摘要

本发明请求保护一种基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法，包括以下步骤：在材料表面喷涂随机喷涂散斑，使用相机连续采集图像以记录材料在外力作用下发生形变的过程。构造材料形变图像序列作为数据集，数据集包括训练集和测试集。结合卷积、反卷积、多任务和卷积LSTM神经网络，建立一个通过输入材料形变的图像序列来实时测量材料位移场并分割裂纹区域的神经网络模型。利用训练集数据训练材料位移场测量和裂纹区域分割的多任务卷积LSTM神经网络模型。输入相机采集到的时序图像数据，测量材料的实时位移场并分割材料出现裂纹的区域，最后得到非裂纹的有效区域的位移场。本发明能够更好的结合时空特征来对材料的形变位移场进行测量。

常见问题

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是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114049329B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种无机布防火卷帘门结构

当前第 / 件

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