基于深度学习光流法的荧光油膜全局速度测量

摘要：

针对基于先验的传统光流法存在前提条件苛刻的问题,提出使用基于深度学习的光流法进行荧光油膜全局速度测量.采用数值仿真试验对基于先验的改进HS光流法和基于深度学习的FlowNet2光流法进行对比,结果显示:在不外加干扰时,改进HS光流法和FlowNet2光流法的平均端点误差分别为0.458 7像素/s和0.381 7像素/s;在亮度变化、噪声干扰或不同的演化时间下,FlowNet2光流法的平均端点误差均明显低于改进HS光流法,平均端点误差差值最大可达5.19像素/s;风洞试验进一步证明,FlowNet2光流法能够获得正确、清晰、定量的荧光油膜全局速度场,较改进HS光流法鲁棒性更高,对风洞工程应用具有一定的参考价值.

关键词：光流法、深度学习、荧光油膜、全局速度、鲁棒性

所属期刊栏目：37

分类号：V19(航空、航天的应用)

资助基金：国家自然科学基金;四川省中央引导地方科技发展专项

在线出版日期：2022-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1539-1549