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- 基于YOLOv5的航空发动机部件识别
- 作者： 敖良忠 朱俊名 王欣 来源： 信息技术与信息化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 YOLOv5s 增强现实 数据增强 实时识别
- 描述： 为了实现快速且高精度的识别航空发动机部件，设计了一种采用YOLOv5算法的航空发动机部件识别方法。使用相机拍摄获取真实航空发动机上的部件原始图片，并使用LabelImg标注工具和数据增强方法自建航空发动机部件数据集，经过YOLOv5s模型训练，获得满意的识别效果。实验结果表明，在真实发动机上进行测试，能够有效地识别13种类别的部件，其平均精准率为90.23%，平均检测速度达到76 FPS，能够在使用增强现实设备时达到实时识别航空发动机部件的要求。