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根据【关键词:
激发极化效应,时间域航空电磁法,三维正反演,深度学习,交错网格有限差分,地球物理电磁勘探,Pearson相关性约束
】搜索到相关结果
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关键词
基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
作者:
常洪彬
来源:
吉林大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
注意力机制
深度学习
目标检测
描述:
基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现
作者:
陈农田
满永政
袁浩
董俊杰
宁威峰
李俊辉
来源:
实验室研究与探索
年份:
2022
文献类型 :
期刊
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
描述:
为了实现通用航空飞行安全精准智慧监管,以通用航空飞行员驾驶舱异常行为图像和视频数据为基础,设计了通用航空飞行员异常行为检测预警系统。该系统采用高精度摄像头实现通用航空器驾驶舱飞行员行为动作图像和视频捕获,结合改进的YOLOv3深度学习算法开展飞行员异常行为识别检测并建立声音和灯光告警触发机制,实现飞行员异常行为检测预警可视化。通过树莓派将预警信息上传云端,同步实现图像和视频数据实时存储及可追溯性。经实验测试验证,驾驶舱中飞行员抽烟行为检测准确率达88%、打电话行为检测准确率达92%,表明该系统能稳定且有效实现面向通用航空运行安全的飞行员异常行为检测预警,为下一步开展通用航空器机载原型系统适航工程验证奠定基础。
一种用于预测航空遥感影像光谱信息的深度学习方法
作者:
郝明达
普运伟
周家厚
杨洋
陈如俊
来源:
遥感信息
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
高光谱遥感重建
深度学习
密集卷积神经网络
光谱超分辨率
自适应注意力机制
描述:
为从航空RGB遥感影像中预测高光谱影像中有用的地物属性信息,提高航空RGB遥感影像光谱的分辨率,提出一种轻量型的深度学习网络模型。所提模型组合了密集卷积神经网络架构和自适应注意力机制的优点,构建了一种新型密集注意力卷积神经网络模型(dense attention convolutional neural network model, DACNN model)。在真实的多模态AeroRIT场景影像和同源的雄安航空遥感影像上的多种定量对比实验结果表明,所提出的网络架构可以生成与原始高光谱遥感影像相似的空间特征和光谱特征,并且所需参数量显著降低,具有较好的性能和适用性,且所提模型架构方法具有一定的通用性。
基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
作者:
万安平
杨洁
王景霖
陈挺
缪徐
黄佳湧
杜翔
来源:
振动.测试与诊断
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
dimensional convolutional neural network,简称
1
D-CNN)对试验获取的某航空发动机的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类,建立齿轮故障一维卷积神经网络模型,对航空发动机轴承进行
航空发动机外形点云的特征分割方法
作者:
闫杰琼
周来水
胡少乾
文思扬
来源:
光学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
外形点云
深度学习
特征分割
描述:
目前我国存在较多外购发动机的情况,外购发动机存在只有实物及安装尺寸等信息,而没有三维数字化模型的问题,这给飞机与发动机的装配协调设计带来较大困难,因此飞机设计部门对快速重构航空发动机的外形几何模型提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征,提出了一种基于深度学习的航空发动机外形点云特征分割方法,该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据,这有利于后续采用不同的方法重建出各种复杂的结构特征。设计了一种迭代密度均衡算法用于构建特征分割数据集,该算法为特征分割网络的训练、测试和性能评估提供基础;设计了一种特征分割网络,从多尺度局部表面片中收集形状结构和局部邻域信息,用于判断其中心是否是特征点。将训练好的特征分割网络模型应用于发动机外形点云,验证结果表明,特征分割精度达到95.16%,所提算法实现了高精度语义分割。
基于二次分解重构策略的航空客流需求预测
作者:
栗慧琳
李洪涛
李智
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
二次分解重构
多步预测
深度学习
航空客流需求预测
模型匹配
描述:
、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了
1
步和多步预测实验,实验结果表明,与一次分解集成模型STL-SAAB相比,所提模型的均方根误差(RMSE)提升了14.98
航空遥感影像中的轻量级小目标检测
作者:
薛雅丽
孙瑜
马瀚融
来源:
电光与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
小目标
遥感图像
特征融合
深度学习
目标检测
描述:
单阶段目标检测算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础,针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难,提出一种提升复杂背景下小目标检测精度的轻量级目标检测方法。该方法引入加权融合特征网络,为每层特征图赋予可在训练中不断学习的权重系数,加强深浅层特征融合。通过引入CIoU损失及模型改进,加快网络收敛速度,使其满足实时性需求。在基于DOTA构建的遥感图像小目标数据集上进行对比实验,结果表明,该方法具有更好的检测精度与检测速度。
基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动
航空发动机外形点云特征分割的训练集构建
作者:
文思扬
周来水
闫杰琼
胡少乾
来源:
机械制造与自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
点云分割
训练集
逆向工程
描述:
在航空发动机外形重建过程中,需要将外形点云数据进行分割,获得更小、连贯、具有相同属性点的点云片段,以利于之后点云数据的分类提取。设计一种用于航空发动机外形特征点云分割的深度学习训练数据集的构建方法;分析航空发动机外形的特点,将理论模型与实测数据相结合,构建包含航空发动机外形特征的点云数据训练集。训练集中包括根据航空发动机外形典型特征设计的理论模型离散点云及实际扫描的外形点云数据。
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
描述:
,设计通道注意力增强结构MNtECA(MobileNetv3 with Efficient Channel Attention)提高特征提取能力;其次在深度可分离卷积层增加
1
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1
的卷积,在减少卷积结构参数
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