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摘要：本发明公开了一种浮式风电平台的疲劳裂纹缺陷确定方法及系统，所述方法包括：对浮式风电平台的第一图像集进行细节重构，得到第二图像集；通过将其转化为灰度图像集来获取纹理特征，得到综合特征集；对综合特征集进行识别，得到像素异常点集的实际风险值集；根据实际风险值集中风险值的数值大小确定浮式风电平台中对应区域的疲劳裂纹缺陷。本发明提出一种浮式风电平台的疲劳裂纹缺陷确定方法及系统，通过细节重构提升了图像质量，灰度图像与纹理特征的提取提高了后续识别的准确性和可靠性；利用卷积神经网络对综合特征集进行识别和分析，可以实现对裂纹等缺陷的准确识别和风险评估，能够解决难以准确地识别浮式风电平台的疲劳裂纹缺陷的问题。
主权项：1.一种浮式风电平台的疲劳裂纹缺陷确定方法，其特征在于，包括：采集浮式风电平台的图像，得到第一图像集；通过细节增强模型对所述第一图像集进行细节重构，得到第二图像集；其中，所述细节增强模型是根据生成器和判别器而建立，所述生成器的生成损失函数是根据所述生成器和判别器在博弈过程中的对抗损失和内容损失而建立；基于膨胀操作来标记所述第二图像集中的像素异常点集，并通过将所述第二图像集转化为灰度图像集来获取所述第二图像集的纹理特征，得到综合特征集；通过卷积神经网络对所述综合特征集进行风险识别，得到所述像素异常点集的实际风险值集；根据所述实际风险值集中风险值的数值大小确定所述浮式风电平台中对应区域的疲劳裂纹缺陷，得到缺陷识别结果。
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百度查询： 广东海洋大学 一种浮式风电平台的疲劳裂纹缺陷确定方法及系统
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