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- 基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
- 作者： 刘月峰 张小燕 郭威 边浩东 何滢婕 来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 卷积神经网络 剩余使用寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： 的路径提取特征：1）将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络；2）将原始数据输入双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络，并采用注意力机制处理得到的特征；3）使用注意力机制处理原始数据，并将加权特征输入
- 面向航空目标检测的神经网络加速器设计
- 作者： 施立瑞 王帅帅 肖昊 来源： 航空科学技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 FPGA 目标检测 Winograd算法 加速器
- 描述： 卷积神经网络被广泛应用于航空图像目标检测领域。然而，由于航空图像成像背景环境复杂、目标尺寸小且方向任意，为了提取更高层次的特征信息，神经网络模型的结构复杂度不断提高，使得模型计算复杂度高、计算时间长，从而难以满足航空目标检测的实时性需求。本文提出了一种面向航空目标检测的基于Winograd算法的神经网络加速器，通过Winograd卷积算法可大幅减少卷积计算中的乘法数量，并针对Winograd卷积在神经网络计算中由于时域变换引入额外加法计算的问题，提出了一种深流水的矩阵变换计算结构，通过复用加法计算的中间结果以及调整运算顺序减少输入和输出变换的计算量。同时，针对加速器的现场可编程门阵列（FPGA）实现，提出了一种高效的数据流形式和DSP阵列结构。试验结果表明，本文提出的加速器相比CPU和GPU分别获得了32倍和2.6倍的速度提升。
- 基于ADS-B数据的民航飞机轨迹预测研究
- 作者： 生柳振 来源： 南京邮电大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆网络 轻量化卷积神经网络 卷积神经网络 轨迹预测 广播式自动相关监视
- 描述： 基于ADS-B数据的民航飞机轨迹预测研究
- 面向航空制造过程排产的关键参数智能感知计算研究
- 作者： 李伟豪 来源： 北京化工大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 图神经网络 卷积神经网络 加工时间预测 生产进度采集 航空制造
- 描述： 面向航空制造过程排产的关键参数智能感知计算研究
- 通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现
- 作者： 陈农田 满永政 袁浩 董俊杰 宁威峰 李俊辉 来源： 实验室研究与探索 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 检测预警 深度学习 改进YOLOv3 图像视频采集 驾驶异常行为
- 描述： 为了实现通用航空飞行安全精准智慧监管，以通用航空飞行员驾驶舱异常行为图像和视频数据为基础，设计了通用航空飞行员异常行为检测预警系统。该系统采用高精度摄像头实现通用航空器驾驶舱飞行员行为动作图像和视频捕获，结合改进的YOLOv3深度学习算法开展飞行员异常行为识别检测并建立声音和灯光告警触发机制，实现飞行员异常行为检测预警可视化。通过树莓派将预警信息上传云端，同步实现图像和视频数据实时存储及可追溯性。经实验测试验证，驾驶舱中飞行员抽烟行为检测准确率达88%、打电话行为检测准确率达92%,表明该系统能稳定且有效实现面向通用航空运行安全的飞行员异常行为检测预警，为下一步开展通用航空器机载原型系统适航工程验证奠定基础。
- 一种用于预测航空遥感影像光谱信息的深度学习方法
- 作者： 郝明达 普运伟 周家厚 杨洋 陈如俊 来源： 遥感信息 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 高光谱遥感重建 深度学习 密集卷积神经网络 光谱超分辨率 自适应注意力机制
- 描述： 为从航空RGB遥感影像中预测高光谱影像中有用的地物属性信息，提高航空RGB遥感影像光谱的分辨率，提出一种轻量型的深度学习网络模型。所提模型组合了密集卷积神经网络架构和自适应注意力机制的优点，构建了一种新型密集注意力卷积神经网络模型(dense attention convolutional neural network model, DACNN model)。在真实的多模态AeroRIT场景影像和同源的雄安航空遥感影像上的多种定量对比实验结果表明，所提出的网络架构可以生成与原始高光谱遥感影像相似的空间特征和光谱特征，并且所需参数量显著降低，具有较好的性能和适用性，且所提模型架构方法具有一定的通用性。
- 航空发动机外形点云的特征分割方法
- 作者： 闫杰琼 周来水 胡少乾 文思扬 来源： 光学学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 机器视觉 外形点云 深度学习 特征分割
- 描述： 目前我国存在较多外购发动机的情况，外购发动机存在只有实物及安装尺寸等信息，而没有三维数字化模型的问题，这给飞机与发动机的装配协调设计带来较大困难，因此飞机设计部门对快速重构航空发动机的外形几何模型提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征，提出了一种基于深度学习的航空发动机外形点云特征分割方法，该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据，这有利于后续采用不同的方法重建出各种复杂的结构特征。设计了一种迭代密度均衡算法用于构建特征分割数据集，该算法为特征分割网络的训练、测试和性能评估提供基础；设计了一种特征分割网络，从多尺度局部表面片中收集形状结构和局部邻域信息，用于判断其中心是否是特征点。将训练好的特征分割网络模型应用于发动机外形点云，验证结果表明，特征分割精度达到95.16%,所提算法实现了高精度语义分割。
- 基于二次分解重构策略的航空客流需求预测
- 作者： 栗慧琳 李洪涛 李智 来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 二次分解重构 多步预测 深度学习 航空客流需求预测 模型匹配
- 描述： 、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了1步和多步预测实验，实验结果表明，与一次分解集成模型STL-SAAB相比，所提模型的均方根误差（RMSE）提升了14.98