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根据【关键词:
注意力机制,损伤检测,航空发动机,YOLOv7模型,深度学习
】搜索到相关结果
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关键词
改进
注意力机制
的
航空发动机
试验转子系统智能故障诊断
作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
卷积神经网络
故障诊断
航空发动机转子
描述:
考虑到
航空发动机
的工作环境十分恶劣,其故障的振动信号特征隐蔽且噪声干扰严重,为了加强网络对振动信号中关键特征的提取能力,提出了改进
注意力机制
的
航空发动机
转子系统智能故障诊断方法对
航空发动机
基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测
作者:
夏一帆
赵凤军
王樱洁
王春乐
来源:
电讯技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
合成孔径雷达(SAR)
特征融合
飞机检测
描述:
飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标
注意力机制
,以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次,在特征增强网络中引入自适应特征融合机制,提高了对不同大小飞机的特征提取能力,同时改善
混合注意力特征增强的航空图像目标检测
作者:
管文青
周世斌
张国鹏
来源:
计算机工程与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空图像
旋转目标检测
注意力机制
Transformer
描述:
针对航空图像背景复杂、目标分布密集、尺度差异大等特点,提出一种新的航空图像检测网络,称为混合注意力网络(hybrid attention network, HA-Net)。在主干网络中设计同时兼顾局部注意力和全局注意力的Transformer结构,利用注意力消除背景噪音,使密集目标边界更加清晰,提升密集目标特征提取能力;在特征融合前,提出使用连续平均池化和最大池化的空间金字塔池化模块来丰富图像特征信息,增强不同尺度目标的表示能力;在特征融合时设计特征重构模块重新调整特征金字塔的特征信息,此模块混合了跨尺度空间注意力和非局部通道注意力,可以减少不必要信息的干扰,提升多尺度目标的检出率。在DOTA航空数据集上对HA-Net进行评估,在单尺度和多尺度测试上评估指标mAP分别达到77.04%和78.28%,较基准网络,mAP分别提升了2.38个百分点和3.62个百分点。在HRSC2016数据集上mAP达到89.95%。实验结果的提升证明了HA-Net在航空图像目标检测中的有效性。
作者:
王善求
李春梅
谷佳澄
谭佳伟
来源:
长春工程学院学报(自然科学版)
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
时间卷积网络
寿命预测
粒子群算法
超参数优化
描述:
作者:
殷萌暄
胡明华
尹嘉男
乔沛然
姚梦芸
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
特征提取
机场场面
滑行轨迹预测
自然语言处理
描述:
作者:
黄子恒
芮杰
林雨准
王淑香
刘相云
来源:
测绘通报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
损失函数
注意力机制
YOLOv5
目标检测
飞机检测
描述:
卫星信号丢失下航空器多阶段高度预测
作者:
黄梦婵
苗强
来源:
工程科学与技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
时域卷积神经网络
注意力机制
高度预测
卫星信号
航空器
描述:
针对卫星信号丢失下航空器高度指示值不准确的问题,提出一种基于
注意力机制
和时域卷积神经网络的航空器多阶段高度预测算法(LTCA–TCN)。首先,采用模糊逻辑将航空器的整段飞行过程划分为不同阶段,提供
空时模型融合自
注意力机制
的航空管路故障诊断新方法
作者:
杨同光
袁晟友
周献文
韩清凯
于晓光
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
故障诊断
航空管路
空时融合
轻量化
描述:
轻量化空时模型融合
注意力机制
的
航空发动机
液压管路故障诊断新方法,并命名为S-Bi-ATM-Net模型,首先,设计轻量化管路空间特征提取模块,从而融合管路故障数据的空间特征,抽取数据的细粒度特征;然后
基于神经网络的遥感图像飞机实时检测算法
作者:
刘志
杨江涛
许新云
来源:
工业控制计算机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
注意力机制
YOLOv4
MobileNetv3
深度可分离卷积
描述:
情况下,减少参数量;同时在路聚合网络(PANet)中使用深度可分离卷积代替传统卷积;在主干网络中引入BAM
注意力机制
,提高整体模型的泛化能力。然后对NMS网络进行了优化,以提升模型的最终识别精度。最后在
基于注意力Seq2Seq模型的终端区航空器航迹预测
作者:
卢婷婷
刘博
李纯柱
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
终端区
序列到序列框架
航空运输
航迹预测
描述:
为充分挖掘机场终端区航空器航迹时间依赖性,解决中长期、多步长航迹预测精度不稳定的问题,引入
注意力机制
(attention mechanism)和教师监督(teacher forcing)中的指数衰减
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