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根据【关键词:改进YOLOv5s,细粒度识别,特征融合,目标检测,遥感飞机影像】搜索到相关结果 72 条
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一种基于油液分析数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法
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作者:
张全德
陈果
郑宏光
陈明衡
王培文
王洪伟
李华
来源:
润滑与密封
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
界限值
特征融合
故障诊断
规则提取
数据挖掘
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描述:
针对航空发动机磨损故障诊断自动化及智能化程度不高的问题,提出一种基于油液数据挖掘的航空发动机磨损故障诊断知识获取方法。该方法利用自组织神经网络对原始多维特征数据进行特征融合,得到融合值;利用
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航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术
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作者:
林桐
陈果
张全德
王洪伟
陈立波
来源:
航空动力学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
灵敏度分析
滚动轴承
特征融合
状态评估
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描述:
针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析
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基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法
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作者:
张贝贝
刘建辉
王鑫
魏祥坡
麻顺顺
来源:
海洋测绘
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制优化
特征融合
深度学习
YOLOv5网络
飞机目标检测
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描述:
基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法
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联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测
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作者:
徐佰祺
江刚武
刘建辉
王鑫
魏祥坡
余培东
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
注意力机制
特征融合
遥感影像
V4算法
飞机目标检测
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描述:
针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
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联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测
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作者:
徐佰祺
江刚武
刘建辉
王鑫
魏祥坡
余培东
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
注意力机制
特征融合
遥感影像
V4算法
飞机目标检测
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描述:
针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息
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基于TSFFCNN-PSO-SVM的飞机起落架液压系统故障诊断
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作者:
冯东洋
姜春英
鲁墨武
叶长龙
李胜宇
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)
特征融合
飞机起落架液压系统
故障诊断
SVM)
粒子群优化支持向量机(PSO
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描述:
针对飞机起落架液压系统故障诊断精度低,深层故障特征提取困难的问题,提出了一种基于双路特征融合卷积神经网络(TSFFCNN)与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)结合的起落架液压系统故障诊断模型。该
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基于生成对抗网络的半监督遥感图像飞机检测
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作者:
陈国炜
刘磊
郭嘉逸
潘宗序
胡文龙
来源:
中国科学院大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
目标检测
半监督学习
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描述:
遥感图像上的飞机目标检测是一件极富挑战性的工作,吸引了广大研究者的兴趣。基于人工神经网络的方法是当前遥感图像飞机目标检测的主流方法,这类方法要求人工标记大量的数据用于训练。对训练图像的人工标注工作
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基于生成对抗网络的半监督遥感图像飞机检测
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作者:
陈国炜
刘磊
郭嘉逸
潘宗序
胡文龙
来源:
中国科学院大学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
目标检测
半监督学习
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描述:
遥感图像上的飞机目标检测是一件极富挑战性的工作,吸引了广大研究者的兴趣。基于人工神经网络的方法是当前遥感图像飞机目标检测的主流方法,这类方法要求人工标记大量的数据用于训练。对训练图像的人工标注工作
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基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台目标检测
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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
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描述:
针对航空发动机内部检测叶片凸台缺陷的问题,提出了一种基于YOLOv4(You Only Look Once)的目标检测算法。算法使用迁移学习加载了在coco公开数据集上训练的预训练模型权重,为了更好
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基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
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作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
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描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后