YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用

作者： 张锐丽   张琦   高万春   李江龙   来源： 兵工自动化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   tiny   目标检测   YOLOv4   照相管理  

描述： 针对飞机机务维修照相管理存在工作量大、不精确等问题，提出一种利用深度学习YOLOv4-tiny算法来执行照片对比检测的方法。利用一个自制的数据集来训练网络模型，为解决开口销螺母及其他背景干扰，引入注意力机制模块以改进YOLOv4-tiny。测试结果表明：准确率(precision,P)相较原YOLOv4-tiny提高了5%，召回率(recall,R)提高约8%，平均准确率均值(mean average precision,mAP)提高了4.9%，照片识别精度和定位精准性方面都有较优表现，满足照相管理中对目标精准识别与比对的要求。

基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法

作者： 杨小冈   高凡   卢瑞涛   李维鹏   张涛   曾俊   来源： 信息与控制 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力   通道剪枝   深度学习   目标检测   模型压缩  

描述： ，设计通道注意力增强结构MNtECA(MobileNetv3 with Efficient Channel Attention)提高特征提取能力；其次在深度可分离卷积层增加1×1的卷积，在减少卷积结构参数

基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法

作者： 杨小冈   高凡   卢瑞涛   李维鹏   张涛   曾俊   来源： 信息与控制 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力   通道剪枝   深度学习   目标检测   模型压缩  

描述： ，设计通道注意力增强结构MNtECA(MobileNetv3 with Efficient Channel Attention)提高特征提取能力；其次在深度可分离卷积层增加1×1的卷积，在减少卷积结构参数

面向航空目标检测的神经网络加速器设计

作者： 施立瑞   王帅帅   肖昊   来源： 航空科学技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   FPGA   目标检测   Winograd算法   加速器  

描述： 卷积神经网络被广泛应用于航空图像目标检测领域。然而，由于航空图像成像背景环境复杂、目标尺寸小且方向任意，为了提取更高层次的特征信息，神经网络模型的结构复杂度不断提高，使得模型计算复杂度高、计算时间长，从而难以满足航空目标检测的实时性需求。本文提出了一种面向航空目标检测的基于Winograd算法的神经网络加速器，通过Winograd卷积算法可大幅减少卷积计算中的乘法数量，并针对Winograd卷积在神经网络计算中由于时域变换引入额外加法计算的问题，提出了一种深流水的矩阵变换计算结构，通过复用加法计算的中间结果以及调整运算顺序减少输入和输出变换的计算量。同时，针对加速器的现场可编程门阵列（FPGA）实现，提出了一种高效的数据流形式和DSP阵列结构。试验结果表明，本文提出的加速器相比CPU和GPU分别获得了32倍和2.6倍的速度提升。

基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测

作者： 傅荣春雪   刘君强   冯潇楠   余卓倩   来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO   图像去噪   目标检测   孔探图像   剪枝算法  

描述： 航空发动机叶片作为航空器重要的零件，其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤，目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主，检测结果在很大程度上受到人为因素的影响。因此，实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理，按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测模型进行通道剪枝和微调。数据集采用国内某航空公司获取到CFM56型发动机在实际运营后机务人员所拍摄的孔探图像，实验结果表明，相比于原始目标检测YOLOv5算法和未经图像预处理的目标检测模型，本方法对航空发动机孔探图像内损伤的检测精度提高4%～10%,在检测效率上提高6%～20%。

基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测

作者： 夏正洪   何琥   吴建军   魏汝祥   来源： 中国安全生产科学技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 召回率   精确率   深度学习   目标检测   航空铆钉  

描述： 针对航空铆钉小目标检测准确率较低、速率较慢等问题，提出1种基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先，根据钉头外观对航空铆钉进行分类，制作航空铆钉数据集；然后，构建航空铆钉分类及异常情况检测

基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

作者： 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  

描述： 光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。

基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

作者： 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  

描述： 基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

一种结合非顶层特征图和自适应阈值的飞机目标检测算法

作者： 谭振宇   江刚武   刘建辉   来源： 测绘科学技术学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： R   RPN网络   目标检测   Faster   CNN模型   飞机   特征图  

描述： 一种结合非顶层特征图和自适应阈值的飞机目标检测算法

一种RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法

作者： 刘克   潘广煜   郑大国   顾佼佼   孟春英   来源： 现代防御技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据均衡   目标检测   航空取证   SE模块   通道注意力   RetinaNet  

描述： 针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况，提出了一种基于RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法，解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题，并通过SE(squeeze-excitations)模块引入注意力机制进一步改进性能。该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大问题，Focal Loss可有效应对数据均衡性问题，SE模块引入通道注意力机制对特征图进行加强，可进一步利用提取的通道间相关性增强有效特征并抑制无效特征。通过仿真实验，验证了算法能够在增加少量计算条件下提高目标检测准确率，进一步增强模型的表征能力，有效提高目标检测效率，可为相关工程应用提供参考。