基于高分辨率航拍影像和LiDAR数据的建筑物平面轮廓提取

作者： 王猛   来源： 广州大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 残差学习   形态学滤波   建筑物提取   U   Net  

描述： 基于高分辨率航拍影像和LiDAR数据的建筑物平面轮廓提取

基于高分辨率航拍影像和LiDAR数据的建筑物平面轮廓提取

作者： 王猛   来源： 广州大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 残差学习   形态学滤波   建筑物提取   U   Net  

描述： 基于高分辨率航拍影像和LiDAR数据的建筑物平面轮廓提取

基于局部特征的航空轴承总成视觉检测方法研究

作者： 江亚丽   来源： 哈尔滨理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空轴承   U   Net卷积神经网络   局部特征   Hough变换  

描述： 基于局部特征的航空轴承总成视觉检测方法研究

基于局部特征的航空轴承总成视觉检测方法研究

作者： 江亚丽   来源： 哈尔滨理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空轴承   U   Net卷积神经网络   局部特征   Hough变换  

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基于新型深度神经网络的民机表面缺陷识别

作者： 张德银   陈从翰   黄选红   徐志强   来源： 计算技术与自动化 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度神经网络   表面缺陷识别   Inception   Net   残差   民航飞机  

描述： 为解决机务人员依靠经验来对民航飞机的表面缺陷进行识别时易发生误判的问题,开发了一种用于民机表面的缺陷识别的结合Inception-net和残差模块的新型深度神经网络。首先,通过对各机场的在修飞机表面缺陷进行采样建立数据集,手段包括使用图像处理修复不合格图像、使用数据增强缓解数据类别不平衡、使用立方卷积插值法降采样保留图像特征等图像预处理操作。然后在自建的数据集上对新型深度神经网络与其他神经网络进行对比测试。实验结果表明,新型神经网络在较少的参数下能够达到最深的网络深度,且在自建数据集的测试集上的识别率和查全率分别为74.23%和62.29%,优于进行对比的其他网络。说明在一定程度上该网络能够有效用于民机表面缺陷识别工作中。

基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究

作者： 温海茹   来源： 内燃机与配件 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  

描述： 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。

航空重力梯度测量误差补偿的深度学习方法研究

作者： 李桐林   程一   来源： 2020年中国地球科学联合学术年会 年份： 2020 文献类型 ： 会议论文 关键词： 重力梯度测量   深度学习   测量方程   神经网络  

描述： 航空重力梯度测量误差补偿的深度学习方法研究

航空重力梯度测量误差补偿的深度学习方法研究

作者： 李桐林   程一   来源： 2020年中国地球科学联合学术年会 年份： 2020 文献类型 ： 会议论文 关键词： 重力梯度测量   深度学习   测量方程   神经网络  

描述： 航空重力梯度测量误差补偿的深度学习方法研究

基于神经网络的航空航天紧固件标准工时制定方法研究

作者： 孙滨   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 深度学习   航空航天紧固件   神经网络   工时定额  

描述： 基于神经网络的航空航天紧固件标准工时制定方法研究

基于全卷积神经网络的航空遥感图像语义分割及改进方法研究

作者： 彭鹄   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 语义分割   卷积神经网络   深度学习   航空遥感图像  

描述： 基于全卷积神经网络的航空遥感图像语义分割及改进方法研究