摘要
本发明公开了基于多尺度特征提取的掩码自编码器Lamb波场图像重构方法,属于结构健康监测领域,该方法通过采集Lamb波场传播的全波场图像,进行多尺度分解、随机掩码和稀疏采样,构建各尺寸图像的三维点云数据;采用多尺度分层ViT编码器和分层解码器,编码器通过自注意力机制从局部到全局逐步聚合特征,解码器通过逐级上采样和跳跃连接恢复被掩码区域的几何信息。本发明通过多尺度特征提取、跨尺度一致性掩码和跳跃连接设计,显著提高了波场图像的重建精度、泛化能力和计算效率,解决了传统掩码自编码器在单尺度特征提取和细节恢复方面的局限性,在高稀疏采样和实时波场处理中具有显著优势,为结构健康监测提供了有效解决方案。
技术关键词
多尺度特征提取
图像重构方法
分层解码器
前馈神经网络
注意力机制
结构健康监测
编码器结构
尺寸
重构模型
多层感知机
上采样
三维点云数据
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样本
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数据
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