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根据【关键词:
点云配准,深度学习,泊位引导系统,三维激光扫描,点云补全
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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
描述:
基于
深度学习
的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究
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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