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根据【关键词:
舱门识别与定位,YOLOv5,机场特种车辆,自动靠机,三维定位
】搜索到相关结果
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(2)
国外电子测量技术
(2)
中国民航飞行学院学报
(2)
计算机技术与发展
(1)
计算机测量与控制
(1)
关键词
基于改进YOLOv5的飞机
舱门识别与定位
方法研究
作者:
张长勇
郭聪
李玉洲
张朋武
来源:
计算机测量与控制
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
舱门识别与定位
YOLOv5
机场特种车辆
自动靠机
三维定位
描述:
机场特种车辆
的
自动靠机
是未来智慧机场发展的必然要求,实现
自动靠机
的关键是对飞机舱门进行准确识别与定位;针对于此问题,提出一种基于改进YOLOv5和单目视觉的
舱门识别与定位
方法,通过在模型中加入了一种
基于YOLOv5的航空维修工具识别
作者:
丁发军
刘韶坤
刘义平
来源:
中国民航飞行学院学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测算法
YOLOv5
工具识别
航空维修
描述:
,识别精度降低
1
7.4%。目前,YOLOv5目标检测算法具有较高的识别精度,但仍需针对扭曲、模糊不清的图形进行算法改进。
基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标细粒度识别
作者:
张武
刘秀清
来源:
国外电子测量技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLOv5
合成孔径雷达
飞机目标细粒度识别
描述:
intersection over union)作为网络损失函数提高网络收敛速度和检测精度。利用SAR-AIRcraft-
1
.0数据集进行了算法有效性试验研究,实验结果表明,算法有效提升了飞机目标的检测精度,精确率、召回率、平均精度均值分别达到92.6%、84.
1
%、90.
1
%。
基于YOLOv5的航空维修工具识别
作者:
丁发军
刘韶坤
刘义平
来源:
中国民航飞行学院学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测算法
YOLOv5
工具识别
航空维修
描述:
,识别精度降低
1
7.4%。目前,YOLOv5目标检测算法具有较高的识别精度,但仍需针对扭曲、模糊不清的图形进行算法改进。
基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标细粒度识别
作者:
张武
刘秀清
来源:
国外电子测量技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLOv5
合成孔径雷达
飞机目标细粒度识别
描述:
intersection over union)作为网络损失函数提高网络收敛速度和检测精度。利用SAR-AIRcraft-
1
.0数据集进行了算法有效性试验研究,实验结果表明,算法有效提升了飞机目标的检测精度,精确率、召回率、平均精度均值分别达到92.6%、84.
1
%、90.
1
%。
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为
1
4.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为
1
4.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
作者:
李鑫
李香蓉
汪诚
李秋良
李卓越
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
机器视觉
YOLOv5
表面缺陷检测
描述:
的同时提高预测框回归精度。实验表明,本文提出的YOLOv5-CE模型,相比原YOLOv5s网络,在检测速度几乎没有下降的情况下m AP值提高了
1
.2%,达到了98.5%,能够实现对航空发动机四种常见类型缺陷的高效智能检测。
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为
1
4.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
作者:
黄子恒
芮杰
林雨准
王淑香
刘相云
来源:
测绘通报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
损失函数
注意力机制
YOLOv5
目标检测
飞机检测
描述:
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