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- 考虑推力意图的航空器连续爬升垂直剖面预测
- 作者： 杜卓铭 张军峰 苗洪连 王斌 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理 性能模型 连续爬升 航迹预测 推力意图
- 描述： 顶点(TOC)的时间和距离的误差。结果表明：采用所提预测方法可以将到达TOC时间平均绝对误差控制在1 min内；与不考虑推力意图的预测方法相比，可以降低到达TOC时间平均绝对误差约52%。
- 基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法
- 作者： 李广帅 苏娟 李义红 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： R CNN 上下文信息 Align 浅层特征增强 Faster 飞机检测 ROI
- 描述： 在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像分析领域，飞机目标作为一种重要目标，对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题，提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。本文制作了一个SAR图像飞机数据集SAD(SAR Aircraft Dataset)，以Faster R-CNN为检测框架，利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框，以适应飞机目标的形状特点；借鉴inception模块思想，设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度，增强对浅层特征的表达；分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野，对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息；同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元，消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明，相比原始的Faster R-CNN算法，本文提出的改进的Faster R-CNN检测算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%，同时保持了较快的检测速度。
- 基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法
- 作者： 李广帅 苏娟 李义红 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： R CNN 上下文信息 Align 浅层特征增强 Faster 飞机检测 ROI
- 描述： 在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像分析领域，飞机目标作为一种重要目标，对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题，提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。本文制作了一个SAR图像飞机数据集SAD(SAR Aircraft Dataset)，以Faster R-CNN为检测框架，利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框，以适应飞机目标的形状特点；借鉴inception模块思想，设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度，增强对浅层特征的表达；分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野，对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息；同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元，消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明，相比原始的Faster R-CNN算法，本文提出的改进的Faster R-CNN检测算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%，同时保持了较快的检测速度。
- 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： 结果表明，该方法有效降低了单一监视源的监视误差，且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法，平均绝对误差分别提升了2.20%、14.32%和33.94%。
- 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： 结果表明，该方法有效降低了单一监视源的监视误差，且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法，平均绝对误差分别提升了2.20%、14.32%和33.94%。