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根据【关键词:注意力机制,民航服务领域,卷积神经网络,信息检索,知识图谱】搜索到相关结果 491 条
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基于多源监测数据融合的航空发动机剩余可用寿命预测
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作者:
赖儒杰
来源:
上海交通大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
航空发动机
门控递归单元
剩余可用寿命
极限梯度提升
指数平滑
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描述:
基于多源监测数据融合的航空发动机剩余可用寿命预测
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基于改进YOLOv4的航空发动机叶片损伤检测
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作者:
王倩岚
刘文波
滕子煜
单永奇
来源:
机械制造与自动化
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
扩张卷积
叶片损伤
发动机
目标检测
YOLOv4
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描述:
基于改进YOLOv4的航空发动机叶片损伤检测
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RT- DETR- MAR军用飞机遥感图像识别研究
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作者:
刘春鑫
白童
王健
来源:
航空计算技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
DETR
注意力机制
RT
多目标检测
小目标检测
遥感图像识别
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描述:
RT- DETR- MAR军用飞机遥感图像识别研究
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融合注意力机制的航空发动机推力估计方法研究
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作者:
邹雨杭
赵永平
来源:
航空工程进展
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
时间序列预测
LSTM
多任务学习
推力估计
迁移学习
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描述:
融合注意力机制的航空发动机推力估计方法研究
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多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测
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作者:
徐俊峰
张保明
余东行
林雨准
郭海涛
来源:
遥感学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
高分辨率遥感影像
卷积神经网络
多特征融合
变化检测
飞机目标
遥感
多元变化检测
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描述:
的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。
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基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
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描述:
光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。
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基于图像识别的航空姿态指引仪故障检测系统
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作者:
彭俊榕
魏麟
谭任翔
何峻毅
来源:
仪表技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
姿态指引仪
卷积神经网络
维修
故障检测
图像识别
Hough变换
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描述:
对于航空姿态指引仪的维修,仅靠人工目视检测效率低下,为了解决该问题,研究出一种基于Hough变换和改进的AlexNet卷积神经网络的图像识别算法。通过分析处理和识别分类指引仪表盘图像的特定区域,及时
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基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
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描述:
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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基于迁移学习的飞机线束模板图纸识别模型研究
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作者:
周文举
朱一丁
杨庆华
朱喜
王长法
来源:
信阳师范学院学报(自然科学版)
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
线束模板图纸
卷积神经网络
航空电气线路互联系统(EWIS)
16网络
VGG
迁移学习
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描述:
针对航空电气线路互联系统(EWIS)线束模板图纸在更改时的识别与分类问题,设计了一种基于迁移学习的飞机线束模板图纸内容分类方法。由现有的线束模板图纸建立线束模板图纸元素数据集,选定VGG-16网络作为基础网络进行改进,优化模型结构与参数。为了解决数据集规模较小并提高模型的识别精度及训练效率的问题,将大规模数据集训练的预训练模型迁移至线束模板图纸元素数据集进行训练,并比较不同迁移学习方式及不同网络结构对模型性能的影响。试验结果表明,微调迁移学习模型具有较高的分类准确度,达到了98.89%。与其他网络相比,该微调迁移学习模型具有更短的训练时长以及更高的识别准确率,具有较好的应用前景。
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基于视觉Transformer飞行员姿态估计
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作者:
吴红兰
刘豪
孙有朝
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
智能驾驶舱
民用飞机
飞行员姿态估计
自注意力
可解释性
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描述:
飞行员姿态(ViTPPose)估计模型,该模型在卷积神经网络(CNN)主干网络末端使用包含多层编码层的双支路Transformer模块,编码层联合Transformer和空洞卷积,在增大感受野的同时捕捉
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