摘要
本发明公开一种基于TDGA‑YOLO的低温推进剂泄漏检测定位方法及装置,本方法基于骨干网络、颈部及检测头框架,构建YOLOv7模型;基于物理规律的深度学习特征增强机制,构建TDGA模块;将所述TDGA模块融入所述YOLOv7模型,构建TDGA‑YOLO模型;通过低温推进剂泄漏数据集对所述TDGA‑YOLO模型进行训练,获得训练好的TDGA‑YOLO模型;将目标低温推进剂泄漏数据输入所述训练好的TDGA‑YOLO模型进行处理,输出泄漏检测结果。本发明解决微小泄漏检测和多点连续泄漏检测的问题,具有准确率高、精度高的优点。
技术关键词
YOLO模型
低温推进剂
泄漏检测定位方法
泄漏检测定位装置
注意力
多尺度特征
深度学习特征
图像像素
检测头
微小泄漏检测
处理单元
网络
模块
策略
表达式
数据