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根据【关键词:智能识别,民航安检,性能评价,深度学习】搜索到相关结果 146 条
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行动导向教学法在民航安检实训课程中的应用分析
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作者:
徐明辉
来源:
科技资讯
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
民航安检
行动导向教学
应用分析
实训课程
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描述:
随着素质教育改革的不断深化,传统的民航安检教学模式已经不再适应当前教学发展的需求,为了更好地促进学生综合能力的发展,帮助学生更好地适应今后工作岗位的要求,转变教学观念、改变教学模式势在必行。行动导向
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民航安检员的风险心理水平与违规行为的相关性研究
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作者:
杨星月
施玉
来源:
科技创新与生产力
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
风险认知
民航安检
风险心理
违规行为
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描述:
为了探究民航安检队伍风险认知水平与违规行为相关性问题,基于风险认知问卷建立了民航安检员风险认知评价模型,将某机场安检站的166份数据作为样本数据,运用SPSS对数据进行了相关性分析,得到了风险认知
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虚拟现实(VR)技术在民航安检教学中的应用探索
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作者:
王竹源
来源:
民航学报
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
民航安检
职业教育
虚拟现实技术
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描述:
虚拟现实(VR)技术在民航安检教学中的应用探索
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民航安检生物特征识别系统的改进设计
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作者:
陈丰伟
来源:
现代电子技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
生物特征识别
传感器系统
紫外线探测
民航安检
红外探测
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描述:
为了提高民航安检的效率和智能性,进行民航安检生物特征识别系统优化设计,提出基于生物特征图谱检测的民航安检生物特征识别方法。系统包括传感器采集模块、红外探测模块、检波分析模块和人机交互模块。采用红外
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民航安检新技术应用与效能提升策略
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作者:
吴桐
来源:
科技视界
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
毫米波成像
民航安检
人工智能
双能CT
生物识别技术
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描述:
民航安检新技术应用与效能提升策略
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多模态情感视角:民航旅客异常行为预警研究
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作者:
付永华
司俊勇
来源:
郑州航空工业管理学院学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
民航安检
多模态数据
异常行为预警
情感计算
航空安全
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描述:
通过构建基于多模态情感计算的民航旅客异常行为预警模型,使用GEMEP语料库中音视频数据模拟旅客可能出现的异常行为,在对面部表情、肢体姿态和语音三模态数据识别后,采取赋予各模态情感识别模型权重和赋予各模态情感识别模型中不同情感权重两种决策级融合方法,感知旅客生气、厌恶、焦虑、害怕、悲伤等5类情感,并依据判定结果实现异常行为分级预警。研究发现,赋予各模态情感识别模型中不同情感权重的方法为最优情感计算模型,能够有效识别旅客存在潜在异常行为的相关情感,其整体识别准确率达到了82.76%。其中,生气、厌恶、焦虑、害怕、悲伤5类情感识别准确率分别为81.9%、78.5%、81.3%、83.2%、81.7%。
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
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作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
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描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
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旋转式航空重力梯度仪动态测量误差传递模型与事后误差补偿
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作者:
程一
李桐林
周帅
来源:
地球物理学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
误差传递模型
事后误差补偿
深度学习
重力梯度仪
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描述:
的深度学习方法对航空动态测量误差进行补偿,并基于误差传递传递模型建立仿真数据样本集验证了方法的有效性;最后,通过航空重力梯度仪实测数据的处理和应用,验证了本文建立事后误差补偿方法的泛化性,进一步验证了本文建立方法在航空动态测量噪声抑制中的实用性,为航空重力梯度动态测量数据的处理提供技术储备.