航空文献资源库

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融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测: 作者： 赵崇林朱江胡永进李祖泽王鹏举谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习缺陷检测; 描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法: 作者： 王兴隆尹昊丁俊峰 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 场面监视雷达 注意力机制 Transformer 数据融合广播式自动相关监视; 描述： 针对飞行区航空器单一监视源存在监视精度低、位置跳变的问题，提出了一种基于Transformer和注意力机制的航空器监视数据融合方法。首先利用Transformer的编码器结构分别对各监视源数据进行特征提取，然后通过注意力机制对不同监视源赋予权重值，最后经过全连接网络进行回归计算，以获得最终的融合结果。选取场面监视雷达和广播式自动相关监视系统的监视数据作为融合源，多点定位数据作为真实标签，实验结果表明，该方法有效降低了单一监视源的监视误差，且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法，平均绝对误差分别提升了2.20%、14.32%和33.94%。

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测: 作者： 赵崇林朱江胡永进李祖泽王鹏举谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习缺陷检测; 描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。

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