一种坐标通道注意力深度学习网络的军用飞机识别方法

作者： 杨环宇     王军     吴祥     薄煜明     马立丰     陆金磊   来源： 兵工学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 坐标注意力机制   军用飞机识别   深度卷积神经网络   迁移学习  

描述： 的ConvNeXt-CA网络。实验结果表明，与传统的军用飞机识别方法和其他深度学习模型相比，基于迁移学习的ConvNeXt-CA网络在预测准确率上有明显的提升，且具备较强的泛化能力。

一种基于CAL-YOLO的海上航空搜救目标检测算法

作者： 郭秀文     杨林     刘济民     张朝阳   来源： 空天预警研究学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 坐标注意力机制   海上航空搜救   小目标检测层   YOLOv8s算法  

描述： ．该算法基于YOLOv8s开源框架改进，引入坐标注意力机制和小目标检测层，以优化海上航空搜救目标检测性能，从而提高海上航空搜救工作效率．实验结果表明，该算法在mAP50的评价指标上提高了11.8%，在mAP50:95评价指标上提高了8.8%.

一种基于CAL-YOLO的海上航空搜救目标检测算法

作者： 郭秀文     杨林     刘济民     张朝阳   来源： 空天预警研究学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 坐标注意力机制   海上航空搜救   小目标检测层   YOLOv8s算法  

描述： ．该算法基于YOLOv8s开源框架改进，引入坐标注意力机制和小目标检测层，以优化海上航空搜救目标检测性能，从而提高海上航空搜救工作效率．实验结果表明，该算法在mAP50的评价指标上提高了11.8%，在mAP50:95评价指标上提高了8.8%.

我国民航与高铁竞争优势研究——基于顾客感知价值导向角度的分析

作者： 李耀龙   张永科   罗镇宝   来源： 重庆理工大学学报(自然科学) 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度卷积神经网络   机场目标识别   简化YOLO网络  

描述： 针对传统机场及机场内飞机目标的识别方法特征难以设计选取、泛化能力差以及难以实现两种目标同时识别的不足,将深度学习的目标识别YOLO(You only look once)算法应用到机场及机场内飞机目标的识别领域,实现了两种目标的同时识别。在此基础上,为了提高识别速度,提出了一种简化的YOLO网络。实验结果表明:该网络能在精度损失很小的情况下大大缩短预测识别处理时间。

我国民航与高铁竞争优势研究——基于顾客感知价值导向角度的分析

作者： 李耀龙   张永科   罗镇宝   来源： 重庆理工大学学报(自然科学) 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度卷积神经网络   机场目标识别   简化YOLO网络  

描述： 针对传统机场及机场内飞机目标的识别方法特征难以设计选取、泛化能力差以及难以实现两种目标同时识别的不足,将深度学习的目标识别YOLO(You only look once)算法应用到机场及机场内飞机目标的识别领域,实现了两种目标的同时识别。在此基础上,为了提高识别速度,提出了一种简化的YOLO网络。实验结果表明:该网络能在精度损失很小的情况下大大缩短预测识别处理时间。

改进的YOLOv5s遥感影像机场场面飞机小目标识别

作者： 张新君     赵春霖   来源： 电光与控制 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 坐标注意力机制   遥感影像   Transformer   YOLOv5s   小目标检测   Swin  

描述： 进行优化，引入Swin Transformer以获得更多关于目标物体的特征信息；同时对骨干网络中的模块做了修剪；此外，模型中还添加了坐标注意力机制来提升特征提取和融合效果。对于遥感数据集进行了

基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法

作者： 李泽东   李志农   陶俊勇   毛清华   张旭辉   来源： 兵工学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力增强卷积   深度卷积神经网络   特征融合   故障诊断   航空发动机滚动轴承  

描述： 针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足，将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层，使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练，提出一种

双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法

作者： 苗青林   张晓丰   高杨军   刘显光   秦丕胜   来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度卷积神经网络   最大相关系数   双通道   剩余使用寿命  

描述： 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法，用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上，应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪；通过数据切片，将数据片标签设置为最后一个

基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法

作者： 李泽东   李志农   陶俊勇   毛清华   张旭辉   来源： 兵工学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力增强卷积   深度卷积神经网络   特征融合   故障诊断   航空发动机滚动轴承  

描述： 针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足，将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层，使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练，提出一种

双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法

作者： 苗青林   张晓丰   高杨军   刘显光   秦丕胜   来源： 空军工程大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度卷积神经网络   最大相关系数   双通道   剩余使用寿命  

描述： 提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法，用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上，应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪；通过数据切片，将数据片标签设置为最后一个