基于多尺度U-Net与Transformer特征融合的航空遥感图像飞机检测方法

作者： 张善文     邵彧     李萍     令伟锋   来源： 弹箭与制导学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： Transformer   Net与Transformer   航空遥感图像飞机检测   多尺度U   Net  

描述： 航空遥感图像(ARSI)飞机检测一直是一个重要且具有挑战性的课题。针对现有ARSI飞机检测方法(ARSIAD)检测目标的边缘模糊、小目标的检测精度低、没有充分利用ARSI的全局上下文信息等问题，提出一种基于多尺度U-Net与Transformer (MSU-Trans)特征融合的ARSIAD方法。通过多尺度卷积模块Inception提取ARSI中多样性目标的分类特征，通过Transformer增强模型的全局语义检测性能，通过特征融合模块整合高层和低层特征，得到航空目标图像完整的边缘和纹理特征。该模型结合多尺度U-Net较强的局部特征提取能力和Transformer较强的全局上下文依存关系提取能力，进而提高MSU-Trans的整体检测性能。在ARSI集上的试验表明，与U-Net、多尺度U-Net、注意力U-Nets相比，MSU-Trans具有较高的检测精度，精度超过95%,该方法为ARSIAD提供一定的技术支撑。

基于高分辨率航拍影像和LiDAR数据的建筑物平面轮廓提取

作者： 王猛   来源： 广州大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 残差学习   形态学滤波   建筑物提取   U   Net  

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基于高分辨率航拍影像和LiDAR数据的建筑物平面轮廓提取

作者： 王猛   来源： 广州大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 残差学习   形态学滤波   建筑物提取   U   Net  

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面向航空发动机涡轮叶片表面缺陷的Swin-DCUnet分割及评估方法

作者： 何振华     刘桂雄     黎文富   来源： 电子测量技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 缺陷评估   语义分割   U   航空发动机涡轮叶片   Net  

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面向航空发动机涡轮叶片表面缺陷的Swin-DCUnet分割及评估方法

作者： 何振华     刘桂雄     黎文富   来源： 电子测量技术 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 缺陷评估   语义分割   U   航空发动机涡轮叶片   Net  

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基于Lyapunov特性指数的航空发动机喘振故障智能诊断

作者： 徐博铭   来源： 设备管理与维修 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空   发动机   喘振故障   特性指数   智能诊断   Lyapunov  

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航空发动机振动监测与故障诊断技术研究进展

作者： 胡明辉     高金吉     江志农     王维民     邹利民     周涛     凡云峰     王越     冯家欣     李晨阳   来源： 航空学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   振动分析   动力学模型   智能诊断   信号处理  

描述： 航空发动机汇集各领域高精尖技术，是国家科技、工业和国防实力的综合体现。复杂结构与恶劣服役环境致使其故障频发，发动机故障诊断与健康管理技术成为保障其安全、可靠运行的重要支撑。由于振动类故障是航空发动机的主要故障模式，本文从整机振动监测与故障诊断的系统研制与应用、理论研究现状及发展方向3个方面，对国内外现有航空发动机振动类故障诊断技术进行梳理、剖析，具体包括动力学分析、信号处理及深度学习等相关技术，分析航空发动机振动类故障诊断面临的问题与挑战，并归纳未来发展趋势。

基于深度迁移学习的航空发动机滚动轴承故障智能诊断

作者： 张向阳   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 滚动轴承   航空发动机   卷积神经网络   机匣   深度学习   迁移学习   智能诊断  

描述： 基于深度迁移学习的航空发动机滚动轴承故障智能诊断

基于深度迁移学习的航空发动机滚动轴承故障智能诊断

作者： 张向阳   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 滚动轴承   航空发动机   卷积神经网络   机匣   深度学习   迁移学习   智能诊断  

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基于新型深度神经网络的民机表面缺陷识别

作者： 张德银   陈从翰   黄选红   徐志强   来源： 计算技术与自动化 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度神经网络   表面缺陷识别   Inception   Net   残差   民航飞机  

描述： 为解决机务人员依靠经验来对民航飞机的表面缺陷进行识别时易发生误判的问题,开发了一种用于民机表面的缺陷识别的结合Inception-net和残差模块的新型深度神经网络。首先,通过对各机场的在修飞机表面缺陷进行采样建立数据集,手段包括使用图像处理修复不合格图像、使用数据增强缓解数据类别不平衡、使用立方卷积插值法降采样保留图像特征等图像预处理操作。然后在自建的数据集上对新型深度神经网络与其他神经网络进行对比测试。实验结果表明,新型神经网络在较少的参数下能够达到最深的网络深度,且在自建数据集的测试集上的识别率和查全率分别为74.23%和62.29%,优于进行对比的其他网络。说明在一定程度上该网络能够有效用于民机表面缺陷识别工作中。