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申请/专利权人：南昌航空大学
摘要：本发明涉及基于YOLOV3‑Tiny的直升机尾桨振动量实时监测方法，其包括以下步骤：1计算机视觉标定；2实时尾桨图像采集；3尾桨桨尖区域智能定位；4尾桨桨尖气动中心点定位；5尾桨振动量实时监测。本发明利用计算机视觉技术进行高速、高质量的尾桨图像采集和计算机视觉标定，具有精度高的特点；采用YOLOV3‑Tiny深度学习网络对尾桨桨尖区域进行智能定位，保证了室外全天候复杂光照和背景下的精准定位，具有适应性强、速度快的特点；通过桨尖的几何特性定位桨尖的气动中心点，实现了尾桨振动量的实时监测。本发明可用于直升机尾桨振动量的实时监测，为新型直升机的设计、改进提供数据支撑，指明改进方向。
主权项：1.一种基于YOLOV3-Tiny的室外直升机尾桨振动量实时监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1计算机视觉标定；步骤2实时尾桨图像采集；步骤3尾桨桨尖区域智能定位，具体步骤如下：步骤3.1图像数据集制作，首先，构建尾桨模拟实验环境；其次，通过LabelImg标注工具对尾桨桨尖图像进行标注，提取图像中目标的类别和位置信息；然后，对标注好的图像和位置信息进行匹配检查；最后，将位置关系转换成文