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根据【关键词:
航空发动机,实时检测,叶片损伤,深度学习,目标检测,孔探检测
】搜索到相关结果
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条
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航空发动机
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推进技术
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内燃机与配件
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航空维修与工程
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信息与控制
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电光与控制
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长春理工大学
(2)
兰州大学
(2)
南京信息工程大学
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中国安全生产科学技术
(2)
中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)
(2)
中国地质大学(北京)
(2)
吉林大学学报(理学版)
(2)
太原科技大学学报
(1)
关键词
基于SW-YOLO模型的
航空发动机叶片损伤
实时检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
较小损伤区域的检测,如烧蚀损伤,平均精度提高了8.
1
%。最后,通过与YOLOv5,Faster R-CNN,SSD模型的对比实验,结果表明SW-YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%,检测速度满足
实时检测
需求,有利于提高
航空发动机
孔探检测
的自动化和智能化水平。
航空发动机
叶片表面损伤与检测研究进展
作者:
程亚茹
李湉
薛辉
黎红英
王丹
唐鋆磊
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
叶片损伤
深度学习
无损检测
描述:
航空发动机
叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测
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
基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机
目标检测
作者:
葛海婷
杨铁梅
来源:
太原科技大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
RCNN
深度学习
目标检测
Mask
描述:
针对传统的图像检测算法在遥感领域中存在的问题,将改进的Mask-RCNN检测算法应用于遥感领域。通过优化Resnet特征提取网络,提高算法的特征提取能力;通过改进NMS非极大值抑制网络,优化区域推荐网络。并在自建的遥感飞机数据集上验证算法的稳定性以及有效性。经检测,改进的算法能够提升遥感图像中飞机的检测精度,并且有效降低了飞机目标的误检和漏检问题。
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
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