基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台目标检测

作者： 陈为   钟欣童   张婧   李泽辰   来源： 计算机仿真 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据增强   目标检测   叶片凸台检测   聚类分析  

描述： 的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点，通过聚类分析的方法调整先验框尺寸，同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明，改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了15.85%,召回率提高了21%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD目标检测算法。

基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台目标检测

作者： 陈为   钟欣童   张婧   李泽辰   来源： 计算机仿真 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据增强   目标检测   叶片凸台检测   聚类分析  

描述： 的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点，通过聚类分析的方法调整先验框尺寸，同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明，改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了15.85%,召回率提高了21%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD目标检测算法。

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： 为了实现快速且高精度的识别航空发动机部件，设计了一种采用YOLOv5算法的航空发动机部件识别方法。使用相机拍摄获取真实航空发动机上的部件原始图片，并使用LabelImg标注工具和数据增强方法自建

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： 为了实现快速且高精度的识别航空发动机部件，设计了一种采用YOLOv5算法的航空发动机部件识别方法。使用相机拍摄获取真实航空发动机上的部件原始图片，并使用LabelImg标注工具和数据增强方法自建

基于循环神经网络的民航陆空通话语音识别研究

作者： 邓鑫瑞   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 双向门控循环单元   数据增强   陆空通话   双向长短时记忆   迁移学习   双向循环神经网络  

描述： 基于循环神经网络的民航陆空通话语音识别研究

基于循环神经网络的民航陆空通话语音识别研究

作者： 邓鑫瑞   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 双向门控循环单元   数据增强   陆空通话   双向长短时记忆   迁移学习   双向循环神经网络  

描述： 基于循环神经网络的民航陆空通话语音识别研究

基于GRU模型的高机动试飞航空器轨迹预测方法研究

作者： 张会英   彭曼   杨地   来源： 长江信息通信 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   轨迹预测   防相撞   门控循环神经网络  

描述： 文章利用注意力机制提取试飞运动轨迹数据中的有效信息，采用门控循环神经网络（Gated Recurrent Neural Network,GRU）模型处理时序问题，提出了一种高机动试飞航空器实时多步

一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型

作者： 韩光洁   史国华   缑林峰   徐甜甜   林川   来源： 小型微型计算机系统 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   LSTM网络   航空发动机   寿命预测  

描述： 剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题，本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用

一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型

作者： 韩光洁   史国华   缑林峰   徐甜甜   林川   来源： 小型微型计算机系统 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   LSTM网络   航空发动机   寿命预测  

描述： 剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题，本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用

基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测

作者： 常洪彬   李文举   李文辉   来源： 吉林大学学报(理学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像   注意力机制   目标检测   深度学习  

描述： 针对在航空遥感图像目标检测中，航空图像在俯视图下呈任意方向排列，存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题，为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果，提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像