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根据【关键词:
YOLOv7,tiny,深度学习,Ghost卷积,飞机起落架,缺陷检测
】搜索到相关结果
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关键词
基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
作者:
俞汝劼
杨贞
熊惠霖
来源:
计算机应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
目标检测识别
航空器检测
描述:
%的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-
1
错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。
基于
深度学习
的航空器异常飞行状态识别
作者:
吴奇
储银雪
来源:
民用飞机设计与研究
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行状态识别
深度学习
高斯过程
描述:
大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用
深度学习
的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏
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16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
基于无锚解耦头的航空图像旋转目标检测方法研究
作者:
康宇哲
冯桂林
张易诚
康逸云
沈炜
来源:
计算机时代
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
椭圆中心采样
解耦合检测
无锚点
描述:
航空图像目标具有面积比例较小、排列密集、倾斜角度任意等特点。为了达到航空图像目标精确检测的要求,改进了特征提取网络,同时使用椭圆中心采样方法,优化标签采样策略以解决采样不足问题。最后使用无锚点解耦合目标检测头将边界框回归任务与目标分类任务分离以提高检测精度。实验表明,所提方法在DOTA和HRSC2016数据集上分别达到了75.2%和89.1%的mAP,满足了精确检测的要求。
无损检测技术在航空发动机叶片故障自动检测中的应用
作者:
邸三虎
来源:
模具制造
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
缺陷自动识别
无损检测
航空发动机叶片
描述:
无损检测技术在航空发动机叶片故障自动检测中的应用
含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
作者:
高光亚
闫娟
杨慧斌
刘亚彪
来源:
上海工程技术大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
视觉测量
边缘检测
深度学习
图像分割
描述:
含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法
作者:
孟庆嘉
杨超达
谭银
陈波
常玉伟
来源:
现代工业经济和信息化
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
自动检测方法
深度学习
装配孔位
飞机
描述:
为提高飞机装配孔位自动检测准确率,降低响应时间,获得较好的检测结果,提出基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法。基于设计的采集结构完成装配孔位图像采集,对图像进行降噪处理,基于
深度学习
理论,完成
深度卷积网络在航空高光谱岩性识别中的应用——以塔木素铀矿床北部地区为例
作者:
张川
易敏
童勤龙
叶发旺
徐清俊
李泊凇
来源:
世界核地质科学
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
航空高光谱遥感
岩性识别
描述:
岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果,但对于岩性识别存在瓶颈。
深度学习
是当前人工智能领域的研究热点,卷积神经网络是适用于图像识别
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