基于深度学习的航空发动机传感器故障检测

作者： 刘云龙   谢寿生   郑晓飞   边涛   来源： 传感器与微系统 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞参数据   深度学习   故障检测   深度置信网络   航空发动机传感器  

描述： 针对传统反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)存在的过拟合、维数灾难、参数选择困难等问题,提出了一种基于深度学习算法的航空发动机传感器故障检测方法。对发动机参数记录仪采集的多维数据进行预处理

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

作者： 郭琳   秦世引   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 停机坪与跑道分割   深度神经网络   深度学习   飞机目标检测   大幅面遥感图像  

描述： 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。

通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现

作者： 陈农田   满永政   袁浩   董俊杰   宁威峰   李俊辉   来源： 实验室研究与探索 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 检测预警   深度学习   改进YOLOv3   图像视频采集   驾驶异常行为  

描述： 为了实现通用航空飞行安全精准智慧监管，以通用航空飞行员驾驶舱异常行为图像和视频数据为基础，设计了通用航空飞行员异常行为检测预警系统。该系统采用高精度摄像头实现通用航空器驾驶舱飞行员行为动作图像和视频捕获，结合改进的YOLOv3深度学习算法开展飞行员异常行为识别检测并建立声音和灯光告警触发机制，实现飞行员异常行为检测预警可视化。通过树莓派将预警信息上传云端，同步实现图像和视频数据实时存储及可追溯性。经实验测试验证，驾驶舱中飞行员抽烟行为检测准确率达88%、打电话行为检测准确率达92%,表明该系统能稳定且有效实现面向通用航空运行安全的飞行员异常行为检测预警，为下一步开展通用航空器机载原型系统适航工程验证奠定基础。

一种用于预测航空遥感影像光谱信息的深度学习方法

作者： 郝明达   普运伟   周家厚   杨洋   陈如俊   来源： 遥感信息 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 高光谱遥感重建   深度学习   密集卷积神经网络   光谱超分辨率   自适应注意力机制  

描述： 为从航空RGB遥感影像中预测高光谱影像中有用的地物属性信息，提高航空RGB遥感影像光谱的分辨率，提出一种轻量型的深度学习网络模型。所提模型组合了密集卷积神经网络架构和自适应注意力机制的优点，构建了一种新型密集注意力卷积神经网络模型(dense attention convolutional neural network model, DACNN model)。在真实的多模态AeroRIT场景影像和同源的雄安航空遥感影像上的多种定量对比实验结果表明，所提出的网络架构可以生成与原始高光谱遥感影像相似的空间特征和光谱特征，并且所需参数量显著降低，具有较好的性能和适用性，且所提模型架构方法具有一定的通用性。

基于二次分解重构策略的航空客流需求预测

作者： 栗慧琳   李洪涛   李智   来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 二次分解重构   多步预测   深度学习   航空客流需求预测   模型匹配  

描述： 、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了1步和多步预测实验，实验结果表明，与一次分解集成模型STL-SAAB相比，所提模型的均方根误差（RMSE）提升了14.98

航空遥感影像中的轻量级小目标检测

作者： 薛雅丽   孙瑜   马瀚融   来源： 电光与控制 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 小目标   遥感图像   特征融合   深度学习   目标检测  

描述： 单阶段目标检测算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础，针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难，提出一种提升复杂背景下小目标检测精度的轻量级目标检测方法。该方法引入加权融合特征网络，为每层特征图赋予可在训练中不断学习的权重系数，加强深浅层特征融合。通过引入CIoU损失及模型改进，加快网络收敛速度，使其满足实时性需求。在基于DOTA构建的遥感图像小目标数据集上进行对比实验，结果表明，该方法具有更好的检测精度与检测速度。

基于深度学习的航空重力梯度测量事后误差补偿方法研究

作者： 程一   来源： 吉林大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 信号仿真   旋转式重力梯度仪   误差补偿   深度学习   航空重力梯度测量误差  

描述： 基于深度学习的航空重力梯度测量事后误差补偿方法研究

面向民航陆空通话的语音识别技术研究

作者： 王佳文   来源： 南京航空航天大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 语种识别   民航陆空通话   深度学习   迁移学习   语音识别  

描述： 面向民航陆空通话的语音识别技术研究

飞机蒙皮图像的深度特征学习与损伤监测

作者： 李慧   来源： 北京邮电大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 飞机蒙皮   卷积神经网络   SSD   深度学习   目标检测  

描述： 飞机蒙皮图像的深度特征学习与损伤监测

基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法的研究

作者： 荆茂春   来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： QAR数据   稀疏自编码器   深度学习   ELM   ConvLstm  

描述： 基于QAR数据的飞机发动机故障诊断方法的研究