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根据【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
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关键词
基于深度特征的民航发动机气路异常检测方法研究
作者:
罗辉
来源:
哈尔滨工业大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
民航发动机
气路异常检测
领域自适应
深度特征
深度学习
迁移学习
描述:
基于深度特征的民航发动机气路异常检测方法研究
基于深度迁移学习的航空发动机滚动轴承故障智能诊断
作者:
张向阳
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
滚动轴承
航空发动机
卷积神经网络
机匣
深度学习
迁移学习
智能诊断
描述:
基于深度迁移学习的航空发动机滚动轴承故障智能诊断
基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究
作者:
王栋欢
肖洪
吴丁毅
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
射线图像
深度学习
射线检测
缺陷检测
描述:
一直以来,航空发动机涡轮叶片的射线检测依靠检验员人工评片。为避免经验差异、眼睛疲劳、标准理解等人为因素影响,有效改善传统射线检测费时费力、效率低下等问题,针对航空发动机涡轮叶片射线图像,基于YOLOv4模型提出了一种双主干特征融合的缺陷自动检测算法(DBFF-YOLOv4);通过设计包含所有特征映射的新型连接结构搭建缺陷检测颈部网络,建立了适用于涡轮叶片射线图像的缺陷自动检测模型;针对每个缺陷,采用9次裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法扩充样本数据,在此基础上进行了模型训练与测试。结果表明,针对完整涡轮叶片,建立的缺陷检测模型在0.5的置信度阈值下可获得96.7%的平均查准率和91.87%的平均查全率,优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度(平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升)。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。
基于图像识别的飞机蒙皮铆接质量检测技术研究
作者:
王海燕
来源:
沈阳航空航天大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
铆钉质量检测
深度学习
k
Means聚类
Hough变换
描述:
基于图像识别的飞机蒙皮铆接质量检测技术研究
基于深度学习的民航舆情微博文本情感分析研究
作者:
孙佳慧
来源:
中国民航大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
情感分析
注意力机制
微博
深度学习
自然语言处理
词向量
描述:
基于深度学习的民航舆情微博文本情感分析研究
基于数据驱动的飞机机身对接异常检测与状态识别
作者:
蔡畅
来源:
上海交通大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
数据驱动
飞机机身对接
机器学习
深度学习
状态识别
异常检测
描述:
基于数据驱动的飞机机身对接异常检测与状态识别
基于贝叶斯网络的民航智能组合原因诊断及预警分析
作者:
贡英杰
来源:
南京航空航天大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
组合原因分析
维修质量管理
贝叶斯网络
人工神经网络
深度学习
随机集理论
描述:
基于贝叶斯网络的民航智能组合原因诊断及预警分析
飞机发动机异常声音识别方法研究
作者:
杨毫鸽
来源:
南昌航空大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
异常声音事件
UBM
GMM
深度学习
飞机发动机
MFCC
描述:
飞机发动机异常声音识别方法研究
基于混杂文本数据的民航不文明旅客分类模型研究
作者:
苏现帅
来源:
中国民航大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
民航不文明旅客
注意力机制
组合特征
深度学习
混杂文本
分类
描述:
基于混杂文本数据的民航不文明旅客分类模型研究
民航突发事件实体识别和关系抽取方法的研究
作者:
李浩飞
来源:
中国民航大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
长短期记忆神经网络
关系抽取
深度学习
实体识别
知识图谱
民航突发事件
描述:
民航突发事件实体识别和关系抽取方法的研究
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