基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究

作者： 黄续芳   赵平   冯铃   张丽   来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路   故障诊断   深度学习   Bi/GRU模型  

描述： 针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题，提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取

基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法

作者： 辛佳雯   王睿   谢艳霞   孙军华   来源： 仪器仪表学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 关键点检测   深度学习   双目立体视觉   缺陷检测  

描述： 针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题，本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN（AD-CPN）的级联卷积神经网络，实现了图像中螺栓及二维关键点的检测，可判断该螺栓是否脱落、漏装。为进一步检测螺栓的三维安装缺陷，通过欧氏距离选择策略对已检测出的关键点进行双目匹配、筛选以获得检测点对，最后对检测点对三维重构，并计算出螺栓的实际长度，从而判断螺栓是否错装。实验结果表明，相较于CPN,AD-CPN的mAP、AP50、AP75分别提升了2.9%、3.3%、4%;螺栓测量长度的相对平均误差约为3.0%,可见该方法具有较高的缺陷检测准确率，有效保障了航空发动机的安全运行。

基于无锚解耦头的航空图像旋转目标检测方法研究

作者： 康宇哲     冯桂林     张易诚     康逸云     沈炜   来源： 计算机时代 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   椭圆中心采样   解耦合检测   无锚点  

描述： 航空图像目标具有面积比例较小、排列密集、倾斜角度任意等特点。为了达到航空图像目标精确检测的要求，改进了特征提取网络，同时使用椭圆中心采样方法，优化标签采样策略以解决采样不足问题。最后使用无锚点解耦合目标检测头将边界框回归任务与目标分类任务分离以提高检测精度。实验表明，所提方法在DOTA和HRSC2016数据集上分别达到了75.2%和89.1%的mAP，满足了精确检测的要求。

基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究

作者： 张彤.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 无迹卡尔曼滤波   多模态融合   深度学习   目标定位  

描述： 基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究

基于深度学习的航空电磁反演方法研究

作者： 李思平.   来源： 长江大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  

描述： 基于深度学习的航空电磁反演方法研究

基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究

作者： 张彤.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 无迹卡尔曼滤波   多模态融合   深度学习   目标定位  

描述： 基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究

基于深度学习的航空电磁反演方法研究

作者： 李思平.   来源： 长江大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  

描述： 基于深度学习的航空电磁反演方法研究

基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究

作者： 张彤.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 无迹卡尔曼滤波   多模态融合   深度学习   目标定位  

描述： 基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究

基于深度学习的航空电磁反演方法研究

作者： 李思平.   来源： 长江大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   深度学习   ResNetINV网络   航空电磁反演  

描述： 基于深度学习的航空电磁反演方法研究

基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究

作者： 张彤.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 无迹卡尔曼滤波   多模态融合   深度学习   目标定位  

描述： 基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究