检测器和分类器级联的飞机发动机损伤检测

目的 基于深度学习的飞机发动机损伤检测是计算机视觉中的一个新问题。当前的目标检测方法没有考虑飞机发动机损伤检测问题的特殊性,将其直接用于发动机损伤检测的效果较差,无法满足实际使用的要求。为了提高损伤检测的精度,提出检测器和分类器级联的发动机损伤检测方法：Cascade-YOLO(cascade-you only look once)。方法 首先,将损伤区域作为正例、正常区域作为负例,训练损伤检测网络,初始化特征提取网络的网络参数;其次,固定特征提取网络,使用多个检测头分别检测不同类型的发动机损伤,每个检测头独立进行检测,从而提高单类别损伤的检测召回率;最后,对于置信度在一定范围内的损伤,训练一个多分类判别器,用于校正检测头输出的损伤类别。基于检测结果,利用语义分割分支可以准确分割出损伤区域。结果 构建了一个具有1 305幅且包含9种损伤类型的孔探图像数据集,并在该数据集上量化、对比了6个先进的目标检测方法。本文方法的平均精确率(mean average precision, MAP)、准确率、召回率相比单阶段检测器YOLO v5分别提高了2.49%、12.59%和12.46%。结论 本...