关键词
基于融合神经网络的飞机蒙皮缺陷检测的研究
作者: 黄少晗.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   飞机蒙皮缺陷   融合神经网络   深度学习   目标检测  
描述: 基于融合神经网络的飞机蒙皮缺陷检测的研究
基于深度学习的遥感图像飞机目标检测方法研究
作者: 吕宗奎.   来源: 南京信息工程大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   特征提取   PyQt5   深度学习   目标检测  
描述: 基于深度学习的遥感图像飞机目标检测方法研究
基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
作者: 曹锦山.   来源: 重庆交通大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命   多头自注意力机制  
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基于深度学习的航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
作者: 陈纪宗.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   航空发动机   自动化检测   语义分割   深度学习  
描述: 基于深度学习的航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析
作者: 林华显.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 机器学习   工作负荷   生理信号   深度学习   航空安全  
描述: 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析
基于深度学习的遥感图像飞机目标检测技术研究
作者: 赵志恒.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感图像   深度学习   目标检测   YOLOv8   飞机目标  
描述: 基于深度学习的遥感图像飞机目标检测技术研究
基于融合神经网络的飞机蒙皮缺陷检测的研究
作者: 黄少晗.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   飞机蒙皮缺陷   融合神经网络   深度学习   目标检测  
描述: 基于融合神经网络的飞机蒙皮缺陷检测的研究
飞机结构健康监测技术发展研究
作者: 刘雪蓉     曹贺     张宝珍   来源: 计测技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 结构预测与健康管理   数字孪生   先进传感器   深度学习   飞机   结构健康监测  
描述: Fighter, JSF)上的典型应用。指出飞机结构健康监测技术正向智能化方向发展;未来需要重点研究传感器网络的智能诊断技术、复杂环境下的SHM技术、基于结构健康监测的健康管理技术、智能材料/结构健康监测技术,并将深度学习、数字孪生等前沿技术应用于航空领域,以推动我国飞机结构健康监测技术发展。
基于迁移学习和改进Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测
作者: 周绍鸿     方新建     刘鑫怡     张潆丹     严盛   来源: 机电工程技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感影像   目标检测   RCNN   深度学习   Faster   迁移学习  
描述: 为了提高遥感影像飞机目标检测的准确性和泛化能力,需要解决背景复杂、尺度多变、目标密集、飞机朝向不确定和特征不明显等问题。但现阶段训练数据量有限,初始训练需要消耗大量算力和时间,容易出现过拟合现象。因此,需要优化模型结构和训练过程。针对上述问题,首先引入一种迁移学习的策略,在Faster-RCNN模型训练之前,加载MS COCO数据集预先训练好的权重,使模型快速收敛,节约了大量的训练时间。然后以ResNet50替代原Faster-RCNN的VGG16特征提取网络,更好地利用深层次的语义信息,在此基础上结合FPN网络,并对原Faster-RCNN的9种锚框增加为15种锚框,通过融合多尺度特征图以获得更丰富的特征表示,从而提高网络检测和定位目标的能力。以RSOD-Dataset数据集为例进行飞机目标检测实验,同时比较不同检测算法的性能;再以NWPU VHR-10数据集验证模型的泛化性和稳定性,实验结果表明:改进的Faster-RCNN在RSOD-Dataset数据集上的精确率为97.54%;在NWPU VHR-10数据集上的精确率为98.27%。通过迁移学习和改进Faster-RCNN的网络结构,可以实现在数据量较少的情况下高精度目标检测,且泛化能力较强,所提方法可以利用于其他目标检测和识别,具有较好的推广意义。
基于Transformer的飞机状态预测
作者: 王经纬     高艳鹍     宋澣兴     刘一非   来源: 计算机工程与设计 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 深度学习   状态分类   气动力建模   多任务   大迎角   非定常气动力   时序预测  
描述: 在非定常气动力下,为防止飞机进入危险状态,通过建模进行状态预测,是保障飞行安全的重要手段,传统方法建模过程复杂、工程化难度大且普适性不强。为更好解决大迎角下飞行状态预测,使用基于深度学习的时序序列
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