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无人飞行器在飞动态振动检测方法与流程

2025-11-27 11:40:01 367次浏览

技术特征:

1.无人飞行器在飞动态振动检测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的无人飞行器在飞动态振动检测方法,其特征在于,所述步骤1包括:

3.根据权利要求1所述的无人飞行器在飞动态振动检测方法,其特征在于,所述步骤2包括收集多个图像数据,包括无人飞行器在不同振动状态下的图像及对应的无振动图像;对收集的图像数据进行预处理,包括图像尺寸标准化、去噪、亮度和对比度调整。

4.根据权利要求3所述的无人飞行器在飞动态振动检测方法,其特征在于,在所述步骤2中,训练生成器gab采用生成对抗网络框架,包括生成器g,用于生成模拟振动状态下的图像a’;

5.根据权利要求1所述的无人飞行器在飞动态振动检测方法,其特征在于,在所述步骤4中,使用生成对抗网络框架训练gba,包括:

6.根据权利要求1所述的无人飞行器在飞动态振动检测方法,其特征在于,在所述步骤5中,

7.根据权利要求6所述的无人飞行器在飞动态振动检测方法,其特征在于,所述调整函数根据实际拍摄的图像进行调整,用于实现辅助生成器gab或gba,生成模拟振动状态图或无振动状态假图,通过调整函数可确定点的变化,具体实现公式为:

8.其中,(x,y)是原始图像中的点,(x’,y’)是调整后的点,(a,b,c,d)控制旋转和缩放,tx,ty控制平移。


技术总结
本方案涉及一种无人飞行器在飞动态振动检测方法,通过获取无人飞行器在不同状态下的图像数据并利用训练生成器和调整函数来评估其振动性能。首先,捕获无振动状态下的初始图像A,然后使用生成对抗网络框架中的生成器G<subgt;AB</subgt;生成模拟振动状态下的图像A',并计算调整函数的变化包络线集合L。接着,获取实际飞行中的振动状态图像B,并利用另一个生成器G<subgt;BA</subgt;转换为无振动状态下的假图像A,同样计算调整函数的变化包络线集合H。最后,比较这两个变化包络线集合,若H被L包围,则判断无人飞行器的振动性能符合要求。该方法有效整合了图像处理与机器学习技术,能够精确地检测无人飞行器在实际飞行中的振动状态,确保无人飞行器的飞行性能和安全。

技术研发人员:王川
受保护的技术使用者:天堡航空科技(河北)有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/21
文档序号 : 【 40071827 】

技术研发人员:王川
技术所有人:天堡航空科技(河北)有限公司

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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王川天堡航空科技(河北)有限公司
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