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根据【关键词:
HoloLens2,声纹识别,增强现实,深度学习,民用航空发动机维修
】搜索到相关结果
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关键词
虚拟现实和
增强现实
技术在飞机装配中的应用
作者:
张秋月
安鲁陵
来源:
航空制造技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机装配
增强现实
虚拟现实
混合现实
虚拟装配系统
描述:
随着计算机技术的发展,虚拟现实技术(Virtual Reality,VR)和
增强现实
技术(Augment Reality,AR)已经开始应用于飞机装配。使用VR技术,能够建立一个全三维的虚拟环境
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:
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
1
3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。
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:
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
1
3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。
基于Vuforia的
增强现实
方法及航线维护应用研究
作者:
史永胜
崔义辉
吕杰
来源:
飞机设计
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
3D
Vuforia
航线维护
Unity
增强现实
描述:
基于Vuforia的
增强现实
方法及航线维护应用研究
基于Vuforia的
增强现实
方法及航线维护应用研究
作者:
史永胜
崔义辉
吕杰
来源:
飞机设计
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
3D
Vuforia
航线维护
Unity
增强现实
描述:
基于Vuforia的
增强现实
方法及航线维护应用研究
虚拟现实和
增强现实
技术在飞机装配中的应用
作者:
张秋月
安鲁陵
来源:
航空制造技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机装配
增强现实
虚拟现实
混合现实
虚拟装配系统
描述:
随着计算机技术的发展,虚拟现实技术(Virtual Reality,VR)和
增强现实
技术(Augment Reality,AR)已经开始应用于飞机装配。使用VR技术,能够建立一个全三维的虚拟环境
面向飞机管线装配的多点精准虚实注册方法
作者:
成昌志
崔海华
刘勇强
王嘉瑞
罗苑琪
李鸣远
李鹏程
来源:
光学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
虚实配准
飞机装配
增强现实
多点注册
测量
探针标定
描述:
维模型上设置几个点,借助靶标探针测量真实零件上对应的几个点,利用奇异值矩阵分解法,求解出
增强现实
设备虚实映射空间中三维模型到真实零件的刚体变换,根据此变换即可实现虚实配准。最后,选取3 m×
1
.4 m
基于
深度学习
的航空装备保障初级指挥专业人才培养探索
作者:
王利明
祝华远
纪云飞
马海洋
刘杨
来源:
大学教育
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
初级指挥
培养方式
深度学习
航空装备保障
描述:
该研究基于
深度学习
理论,从情感、行为、认知3个层面,采取认知重组、联系、反馈、参与、问题、激励、交互、拓展8项策略,构建了以
1
6项教学活动为主体的
深度学习
策略模型,探索了课程与教学活动相耦合的人才培养方式。教学实践表明,该研究使航空装备保障初级指挥专业人才培养的“指挥管理”特质得到巩固强化。
基于
深度学习
的航空影像非正规垃圾堆放点监测技术研究与实践
作者:
李军吉
应良中
陶文旷
来源:
测绘通报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
无人机
航空影像
非正规垃圾堆放点
描述:
绍兴市越城区、柯桥区和上虞区作为研究区域,利用飞马航测无人机获取航空影像数据,对比分析了本文提出的方法和基于
深度学习
的典型地物要素提取方法在非正规垃圾堆放点监测上的应用,试验结果表明本文提出的方法准确率提高了
1
.72倍。
基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究
作者:
黄续芳
赵平
冯铃
张丽
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
故障诊断
深度学习
Bi/GRU模型
描述:
针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的
深度学习
液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取
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