一种利用U-net神经网络进行旋翼桨尖涡涡核图像识别方法

本发明公开了一种利用U‑net神经网络进行旋翼桨尖涡涡核图像识别方法，属于涡核图像处理技术领域，包括以下步骤：S1：构建训练U‑net神经网络模型；S2：U‑net神经网络模型预测桨尖涡位置；S3：获取涡核位置和面积；S4：涡核位置椭圆曲线拟合；S5：等分曲线椭圆弧段并取索引；S6：计算涡核位置与椭圆弧段距离并隶属于最近椭圆弧段；S7：统计涡核数量关于弧段索引曲线；S8：曲线平滑处理；S9：寻找峰值位置；S10：峰值位置索引映射涡簇标签，计算峰值索引对应峰值弧段位置；S11：计算涡核位置与曲线峰值弧段距离并隶属于最近峰值弧段，并对每个涡打上所属涡簇标签；本发明能够精准识别桨尖涡，同时无需对PIV图像进行处理，操作简单直观。