基于多模态数据融合的航天器复杂服役损伤自动识别方法

本发明公开了一种基于多模态数据融合的航天器复杂服役损伤自动识别方法，包括：S1、对于不同的航天器复杂服役损伤试件，分别获取真实的红外热图像数据集S1或真实振动数据集S2；S2、对S1、S2分别进行扩充处理，以得到红外数据集Sir、振动数据集Svib，将Svib与Sir组合得到多模态数据集S；S3、构建复杂服役损伤识别模型，所述复杂服役损伤识别模型以进行标注后的多模态数据集S作为训练样本；S5、通过复杂服役损伤识别模型中的融合决策模块对预测结果进行融合，以完成对复杂服役损伤状态的综合判定。本发明提供一种基于多模态数据融合的航天器复杂服役损伤自动识别方法，在试件样本有限的情况下显著扩充了数据集的数量，满足深度学习模型训练对大规模数据的需求。