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龍圖騰網獲悉南昌航空大學申請的專利一種基于YOLOV3-Tiny的室外直升機尾槳振動量實時監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114913317B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210476407.6，技術領域涉及：G06V10/22；該發明授權一種基于YOLOV3-Tiny的室外直升機尾槳振動量實時監測方法是由熊邦書;陳加保;歐巧鳳;余磊設計研發完成，并于2022-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于YOLOV3-Tiny的室外直升機尾槳振動量實時監測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及基于YOLOV3?Tiny的直升機尾槳振動量實時監測方法，其包括以下步驟：1計算機視覺標定；2實時尾槳圖像采集；3尾槳槳尖區域智能定位；4尾槳槳尖氣動中心點定位；5尾槳振動量實時監測。本發明利用計算機視覺技術進行高速、高質量的尾槳圖像采集和計算機視覺標定，具有精度高的特點；采用YOLOV3?Tiny深度學習網絡對尾槳槳尖區域進行智能定位，保證了室外全天候復雜光照和背景下的精準定位，具有適應性強、速度快的特點；通過槳尖的幾何特性定位槳尖的氣動中心點，實現了尾槳振動量的實時監測。本發明可用于直升機尾槳振動量的實時監測，為新型直升機的設計、改進提供數據支撐，指明改進方向。

本發明授權一種基于YOLOV3-Tiny的室外直升機尾槳振動量實時監測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于YOLOV3-Tiny的室外直升機尾槳振動量實時監測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟（1）計算機視覺標定； 步驟（2）實時尾槳圖像采集； 步驟（3）尾槳槳尖區域智能定位，具體步驟如下： 步驟（3.1）圖像數據集制作，首先，構建尾槳模擬實驗環境；其次，通過LabelImg標注工具對尾槳槳尖圖像進行標注，提取圖像中目標的類別和位置信息；然后，對標注好的圖像和位置信息進行匹配檢查；最后，將位置關系轉換成文本文件，將對應的尾槳圖像與位置信息文件分別放入同一級目錄兩個不同名稱的文件夾內，所有采集到的尾槳圖像與獲取的尾槳槳尖的位置信息文件共同組成圖像數據集，同時將圖像數據集分為訓練集和測試集； 步驟（3.2）訓練集數據增強，首先，采用HSV顏色空間調整方法擴展數據的多樣性，以適應復雜的光照環境；其次，采用水平翻轉和馬賽克式拼接，增強數據復雜度，以適應不同背景的復雜情形； 步驟（3.3）網絡的搭建及訓練，具體步驟如下： 步驟（3.3.1）網絡搭建，首先，配置好網絡搭建與訓練所需的軟件環境，結構包含特征提取網絡D1、第一輸出網絡D2、第二輸出網絡D3三部分；特征提取網絡D1包含一個輸入層，以及五個卷積層和四個池化層交替的結構；第一輸出網絡D2與第二輸出網絡D3均包含卷積核大小為3x3與1x1的二維卷積層，特征提取網絡D1用于提取圖像特征；第一輸出網絡D2與第二輸出網絡D3用于輸出兩個不同尺寸的特征圖； 步驟（3.3.2）預設好網絡候選框的大小； 步驟（3.3.3）網絡訓練，首先，設置網絡的數據輸入路徑；其次，預設好網絡的超參數信息；最后，進行訓練，訓練過程中，網絡模型使用CIoU指標計算候選框的坐標誤差，使用BCEWithLogitsLoss二值交叉熵計算置信度誤差和分類誤差，計算圖像數據集數據訓練集數據與網絡模型輸出量之間的差距，其計算公式為： ； 式中，IOU是指邊界框和候選框的交并比；Distance_2是指邊界框的對角線的長度，Distance_C是指候選框與邊界框的中心點的歐式距離；v是衡量候選框和邊界框長寬比一致性的指標；yi為訓練集數據，xi為模型輸出量； 根據計算得到的置信度誤差、分類誤差、坐標誤差數據，保存訓練過程中，損失值最小或平均準確率mAP@0.5最高的一組模型參數； 步驟（3.4）YOLOV3-Tiny智能定位，首先，進行模型參數加載及參數設置；其次，得到網絡輸出；最后，尾槳槳尖區域智能定位，對網絡的輸出，使用非極大值抑制算法去除重疊的候選框，再使用置信度閾值，對小于閾值的數據一一剔除，最后得到目標的位置和類別信息，實現尾槳槳尖區域的智能定位； 步驟（3.5）模型工程化，首先，將步驟3.3.3中得到的模型參數重新導入網絡；其次，將網絡結構和模型參數保存成字典文件；然后，將字典文件轉化為ONNX通用的模型框架；最后，將ONNX文件讀入內存，讀取成功后，ONNX文件可放到工程中使用； 步驟（4）尾槳槳尖氣動中心點定位； 步驟（5）尾槳振動量實時監測，具體步驟如下： 步驟（5.1）基準選擇，在振動量監測開始后，選取監測開始10分鐘內，槳葉中振動量數值最穩定槳葉的槳尖氣動中心點作為基準點； 步驟（5.2）振動量的計算，將步驟（4）中得到的尾槳槳尖氣動中心點的x值與步驟（5.1）中獲取的基準點的x值作差，將差值乘以步驟1中得到的標定系數，就可得到尾槳的振動量，其計算公式為： ； 式中，val為振動量，pt_n_new.x為槳尖氣動中心點的x值，criterion為基準點的x值，calibration為標定系數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南昌航空大學，其通訊地址為：330063 江西省南昌市豐和南大道696號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。