SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望

作者： 罗汝     赵凌君     何奇山     计科峰     匡纲要   来源： 雷达学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 可解释人工智能   合成孔径雷达   深度学习   飞机目标   目标检测与识别  

描述： 合成孔径雷达(SAR)采用相干成像机制，具有全天时、全天候成像的独特优势。飞机目标作为一种典型高价值目标，其检测与识别已成为SAR图像解译领域的研究热点。近年来，深度学习技术的引入，极大提升了SAR

基于深度学习的高分辨率遥感影像飞机掩体检测方法

作者： 史姝姝     陈永强     王樱洁     王春乐   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像   目标检测   深度学习   旋转框   遥感  

描述： 高分辨率遥感影像数据集。对比Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、YOLOv3和YOLOX等5个深度学习目标检测模型的综合性能，结果表明，在飞机掩体影像数据集上YOLOX模型表现更佳

航空发动机润滑系统故障知识图谱构建及应用

作者： 吴闯     张亮     唐希浪     崔利杰     谢小月   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   深度学习   润滑系统   知识问答   知识图谱  

描述： 故障知识图谱本体概念的基础上，采用双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络和条件随机场(CRF)等深度学习技术实现知识自主抽取，并基于余弦距离和Jaccard相关系数法进行多源异构故障知识的融合。同时，基于

基于改进DRSN的航空发动机故障风险预警模型

作者： 毛浩英     孙有朝     李龙彪     晏传奇   来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度注意力机制   软阈值化   深度残差收缩网络   深度学习   故障风险预警  

描述： 航空发动机属于多发性故障机械，运用先进的计算训练方法可有效地实现准确的风险预警分析，为发动机的运维指导提供参考。在发动机故障风险预警征兆数据集中提取多变量时间序列样本，将样本矩阵化，转换为灰度图样本。预处理并增强图像数据样本，热编码化序列样本标签。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network,DRSN）中融入深度注意力机制与带有阈值的残差收缩块，获取高判别性特征，实现软阈值化。结合长短时记忆神经网络层与多个隐层，改进DRSN模型，使用主成分分析重构特征与主元提取，累积可解释方差贡献率为93.7%。对潜在20种故障征兆识别、分类并预警，训练精确度为96.1%。提出了改进DRSN航空发动机故障风险预警模型，与其他算法相比有较强的鲁棒性，预警正确率至少提高4.4%。

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

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