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本发明公开了一种基于卷积神经网络的航显设备故障检测方法及监控装置，包括：一，采集航显设备的界面，并对显示界面进行预分类；二，设计语义理解模型，构建卷积神经网络，对航显设备显示界面进行语义理解；三，对非正常情况下的界面进行分类；四，对于正常显示的航显界面进行语义理解，检测是否出现故障；五，对不能理解的符号、图标进行分析；六，将故障检测图片结合语义理解信息送入卷积神经网络进行特征提取和训练；七，将CNN故障分类器进行优化压缩后植入SOM‑RK3399嵌入式设备，得到航显监控装置；八，监控装置采集航显
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112232339 A
(43)申请公布日 2021.01.15
(21)申请号 202011100553.6
(22)申请日 2020.10.15
(71)申请人 中国
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