[發明專利]液體火箭發動機燃燒尾焰檢測方法

在審

• 申請號: 202211279835.6
• 申請日: 2022-10-19
• 公開（公告）號: CN115690151A
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 魏倩茹;馬軍強;段娜;李海濤
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京科家知識產權代理事務所(普通合伙) 11427
• 代理人: 郭晶

本發明公開了液體火箭發動機燃燒尾焰檢測方法，包括以下步驟：步驟一，搭建檢測環境；步驟二，獲取液體火箭發動機燃燒尾焰數據集；步驟三，模型訓練；步驟四，檢測識別液體火箭發動機燃燒尾焰；相較于基于手動特征提取的火焰檢測方法，本發明以YOLOv5目標檢測模型作為檢測主干對液體火箭發動機在燃燒時產生的尾焰進行檢測識別，采用數據驅動的方式利用已經搭建好的網絡模型自動地去學習火焰更加本質的特征，適用于不同推力型號和不同拍攝角度下液體火箭發動機燃燒尾焰的檢測需求，同時本發明采用SiamMask目標跟蹤模型進行火焰跟蹤，解決了檢測過程中的丟幀和抖動問題，所使用的方法具有更高的檢測精度、更強的穩定性和優良的遷移性。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，具體為液體火箭發動機燃燒尾焰檢測方法。

背景技術

對于液體火箭發動機在燃燒時產生的尾焰的檢測識別，可以將其抽象成是基于圖像的對火焰目標檢測識別的應用。近年來隨著數字圖像處理技術和計算機視覺技術的不斷發展，基于圖像的火焰檢測技術也得到了越來越多的關注。由于火焰具有復雜多變的特征表達，不同的燃燒源在不同的燃燒場景下所產生的火焰的特征不盡相同，不同推力型號的液體火箭發動機在不同的拍攝角度下采集所得到的圖像中，燃燒尾焰圖像的特征也存在較大差異。

在現有技術中，采用基于手動特征提取的火焰檢測方法，雖然可以對在某一拍攝角度下采集所得到的燃燒尾焰圖像的特征進行人工建模，但是實踐證明，這樣人工建模得到的模型無法適用于不同的推力型號以及不同的拍攝角度下采集的燃燒尾焰圖像，因而難以滿足實際應用需求，并且人工建模的過程較為復雜，存在火焰檢測準確率低、誤檢率高的問題。導致這些問題的主要原因在于手動火焰特征提取建模的方法無法準確地描述火焰更加本質的特征，不光建模過程復雜，模型的遷移性也較差，同時火焰檢測的速率也無法滿足實際應用的實時性要求，尤其是當應用于大場合、高分辨率的場景中，難以在檢測精度、檢測速度和魯棒性上達到平衡。

發明內容

本發明的目的在于提供液體火箭發動機燃燒尾焰檢測方法，以解決上述背景技術中提出的基于手動特征提取的火焰檢測方法所存在的建模復雜、檢測精度低、模型遷移性差等問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：液體火箭發動機燃燒尾焰檢測方法，包括以下步驟：步驟一，搭建檢測環境；步驟二，獲取液體火箭發動機燃燒尾焰數據集；步驟三，模型訓練；步驟四，檢測識別液體火箭發動機燃燒尾焰；

其中在上述步驟一中，首先搭建YOLOv5目標檢測環境，安裝YOLOv5運行所需的各種依賴包，以YOLOv5目標檢測模型作為檢測主干；

其中在上述步驟二中，將推力為200-10000N的液體火箭發動機在三種拍攝角度下的試驗視頻進行整理，選取在5s額定工況穩態下的試驗視頻作為數據集，在每5幀抽取1幀，其中70％的數據用作訓練集，30％的數據用作驗證集，然后使用labelimg對圖像中的燃燒尾焰區域進行標注；

其中在上述步驟三中，選取yolov5l.pt模型作為基礎模型，在制作并標注好的液體火箭發動機燃燒尾焰數據集上進行模型訓練，得到YOLOv5目標檢測模型；

其中在上述步驟四中，將SiamMask目標跟蹤模型與步驟三中得到的YOLOv5目標檢測模型相結合，檢測識別液體火箭發動機燃燒尾焰。

優選的，所述步驟一中，檢測主干還包括但不限于SSD檢測模型和R-CNN檢測模型。

優選的，所述步驟二中，使用labelimg標注圖片具體過程為：首先建立主文件架，并在主文件夾中建立images子文件夾和labels子文件夾，并將待標注圖片放置在images子文件夾中，然后啟動labelimg，將標記模式改為yolo，選擇待images子文件夾，打開待標注的圖片，通過鼠標拖拽框選對燃燒尾焰進行標注，標注完成后，得到txt格式的標簽，并自動存儲至labels子文件夾，最后在主文件架中建立yaml文件，文件中的train和val為圖片文件夾的目錄，nc為識別物體的種類數目，names為種類名稱。