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根据【关键词:YOLO,深度学习,目标检测,叶片凸台,胶囊网络】搜索到相关结果 149 条
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面向航空影像下车辆目标的实时检测算法
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作者:
杨国亮
许楠
洪志阳
范振
来源:
计算机工程与设计
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积
实时
深度学习
神经网络
车辆检测
航空影像
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描述:
为解决自然场景下的通用目标检测框架对航空影像下的小车辆目标检测性能不足的缺陷,提出一种专用于航空影像下的小车辆目标实时检测器,即轻量级尺度公平单卷积检测器(lightweight scale
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基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
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作者:
郑晓飞
郭创
姚斌
冯华鑫
来源:
计算机工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
信号重构
故障诊断
深度学习
航空传感器
深度置信网络
故障隔离
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描述:
为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出深度置信网络隐层节点数选取的递推公式,构建深度置信网络状态观测器。离线训练时,利用飞行数据训练深度置信网络观测器。在线诊断时,通过比较观测器输出值与实际输出值判断故障类型,并给出3种故障隔离与信号重构方法。仿真结果表明,与BP神经网络观测器相比,该方法能够快速准确地进行故障诊断与隔离,并且完成信号重构。
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基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究
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作者:
王栋欢
肖洪
吴丁毅
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
射线图像
深度学习
射线检测
缺陷检测
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描述:
.87%的平均查全率,优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度(平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升)。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。
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飞机结构健康监测技术发展研究
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作者:
刘雪蓉
曹贺
张宝珍
来源:
计测技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
结构预测与健康管理
数字孪生
先进传感器
深度学习
飞机
结构健康监测
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描述:
Fighter, JSF)上的典型应用。指出飞机结构健康监测技术正向智能化方向发展;未来需要重点研究传感器网络的智能诊断技术、复杂环境下的SHM技术、基于结构健康监测的健康管理技术、智能材料/结构健康监测技术,并将深度学习、数字孪生等前沿技术应用于航空领域,以推动我国飞机结构健康监测技术发展。
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基于Transformer的飞机状态预测
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作者:
王经纬
高艳鹍
宋澣兴
刘一非
来源:
计算机工程与设计
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
状态分类
气动力建模
多任务
大迎角
非定常气动力
时序预测
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描述:
在非定常气动力下,为防止飞机进入危险状态,通过建模进行状态预测,是保障飞行安全的重要手段,传统方法建模过程复杂、工程化难度大且普适性不强。为更好解决大迎角下飞行状态预测,使用基于深度学习的时序
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基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究
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作者:
王栋欢
肖洪
吴丁毅
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
射线图像
深度学习
射线检测
缺陷检测
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描述:
.87%的平均查全率,优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度(平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升)。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。
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不确定环境下的航空发动机装配线适应性调度方法
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作者:
王怡琳
刘鹃
乔非
张家谔
来源:
控制与决策
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
调度规则
航空发动机装配
适应性调度
深度学习
扰动识别
门控循环神经网络
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描述:
航空发动机装配是航空发动机制造过程的关键环节,其工序多,流程复杂,生产过程中扰动频发,如装配时间波动、不合格返工等.针对不确定环境下的航空发动机装配线的调度问题,提出一种基于门控循环神经网络(GRU)的适应性调度方法.该调度方法包含扰动识别和调度规则调整两个部分:扰动识别模块以滑动时间窗口为周期,利用GRU神经网络进行渐近型扰动的识别;调度规则调整模块以扰动识别的结果为触发,通过构建基于GRU神经网络的调度规则决策模型,输出适配当前生产状态的新的调度规则,用以指导生成更新的调度方案.最后,以某航空发动机装配线为研究案例,对所提出适应性调度方法进行验证分析.对比实验结果表明,所提出方法能够有效提升装配线的设备利用率、日均生产率等性能.
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一种基于级联神经网络的飞机检测方法
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作者:
王晓林
苏松志
刘晓颖
蔡国榕
李绍滋
来源:
智能系统学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
嵌入式设备
遥感图像
级联
卷积神经网络
两阶段
深度学习
飞机检测
由粗到细
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描述:
由于旋转角度多样性、极端的尺度差异的影响,遥感图像中的飞机检测目前仍存在挑战。为了解决旋转和尺度的问题,目前的策略是将现有的自然场景下的目标检测算法(如Faster R-CNN、SSD等)直接迁移
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基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
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作者:
闫婧
武林伟
刘伟杰
韩如雪
来源:
现代电子技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
无参考模型
特征提取
卷积神经网络
特征融合
多模态数据
深度学习
网络结构
影像质量评价
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描述:
高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件,但各类传感器成像机理不同,质量影响因素多样,往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型,从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度