一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法

    公开(公告)号:CN116245918A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310236688.2

    申请日:2023-03-13

    Abstract: 本发明提供一种液体中气泡的轨迹跟踪与检验方法,步骤一:获取气泡流数据;步骤二:训练YOLOv5检测算法模型;步骤三:训练DeepSort跟踪算法模型;步骤四:获得跟踪轨迹;基于YOLOv5算法训练所得检测模型,结合DeepSort算法训练所得跟踪模型,对气泡流数据进行跟踪,得到跟踪轨迹;步骤五:利用相似度指标,提升算法性能;本发明对液体中的运动气泡,运用基于目标检测算法的多目标跟踪算法,考虑目标外观及运动信息,实现对形状可能发生改变的气泡进行持续跟踪。此外,以轨迹相似度作为检验指标,优化多目标跟踪算法,得到一个跟踪性能更好的算法模型,为后续研究提供具有可靠性的轨迹数据。

    一种基于生成对抗网络的模拟气泡流方法

    公开(公告)号:CN116245047A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310236628.0

    申请日:2023-03-13

    Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的模拟气泡流方法,步骤一:对多气泡图像预处理,步骤二:提取多气泡图像中气泡的轮廓信息,步骤三:制作单个气泡图像训练数据集,步骤四:训练生成对抗网络,得到包含丰富形状的气泡的数据库;步骤五:基于随机游走算法设计气泡的流动路线,得到模拟多气泡图像;步骤六:生成气泡流;本发明提出了一种模拟气液两相流的技术;一方面,可以扩充算法的训练数据集,减少通过实验过程获取训练数据的时间消耗,高效地解决训练数据不足的问题;另一方面,模拟气泡流具有较丰富的多样性,利用其训练算法,可以提高算法的性能和通用性,增强算法的跟踪能力,从而在实际跟踪过程中得到具有可靠性的气泡轨迹信息。

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