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关键词
- 一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
- 作者： 吕卫民 孙晨峰 任立坤 赵杰 李永强 来源： 兵工学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 轻量级梯度提升机 注意力机制 航空发动机 故障诊断 时间卷积神经网络
- 描述： ，融合通道注意力机制增强了高质量特征的权重；基于LGBM模型实现对特征的快速分类，利用贝叶斯方法实现对模型超参数的快速优化。以基于PROOSIS软件建模的某军用小涵道比涡扇发动机故障仿真数据为例，对6种
- 基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
- 作者： 李鑫 李香蓉 汪诚 李秋良 李卓越 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 机器视觉 YOLOv5 表面缺陷检测
- 描述： 训练效果的提升；其次在Backbone网络中引入坐标注意力机制，在通道注意力的基础上嵌入坐标信息，提高对小缺陷目标的检测能力；最后将YOLOv5的定位损失函数改进为EIoU loss，在加快模型收敛
- 基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
- 作者： 王兴隆 尹昊 丁俊峰 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 场面监视雷达 注意力机制 Transformer 数据融合 广播式自动相关监视
- 描述： 结果表明，该方法有效降低了单一监视源的监视误差，且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法，平均绝对误差分别提升了2.20%、14.32%和33.94%。
- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
- 卫星信号丢失下航空器多阶段高度预测
- 作者： 黄梦婵 苗强 来源： 工程科学与技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 时域卷积神经网络 注意力机制 高度预测 卫星信号 航空器
- 描述： 针对卫星信号丢失下航空器高度指示值不准确的问题，提出一种基于注意力机制和时域卷积神经网络的航空器多阶段高度预测算法（LTCA–TCN）。首先，采用模糊逻辑将航空器的整段飞行过程划分为不同阶段，提供
- 空时模型融合自注意力机制的航空管路故障诊断新方法
- 作者： 杨同光 袁晟友 周献文 韩清凯 于晓光 来源： 振动与冲击 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 故障诊断 航空管路 空时融合 轻量化
- 描述： 轻量化空时模型融合注意力机制的航空发动机液压管路故障诊断新方法，并命名为S-Bi-ATM-Net模型，首先，设计轻量化管路空间特征提取模块，从而融合管路故障数据的空间特征，抽取数据的细粒度特征；然后
- 联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别
- 作者： 刘思婷 王庆栋 张力 韩晓霞 王保前 刘玉贤 来源： 遥感学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 关键点检测 分割 目标检测 条件随机场 飞机型号识别
- 描述： 目前，受限于数据集精细度与网络结构，深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题，提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法，利用“预训练+微调+后处理”的方式实现飞机型号的高精度识别。首先，基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别。其次，为了便于后期高精度模板匹配，利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法，实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整；最后，在本文构建的飞机型号模板库基础上，将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配，实现飞机目标的型号识别。为了验证所提方法的有效性，本文进行了相关实验，并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比，结果表明，本文所提方法具有更高准确率，并且在实用性方面更具优势。