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： 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。

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： 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

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： 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

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： 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。