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- 基于改进YOLOv5s的飞机起落架安全销检测算法
- 作者： 陈世嘉 叶剑元 龚轩 曾康 倪鹏程 来源： 计算机科学 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 起落架安全销 YOLOv5 深度学习 目标检测 坐标注意力
- 描述： 基于改进YOLOv5s的飞机起落架安全销检测算法
- 基于CNN的航空图像目标检测算法研究
- 作者： 刘瑞 来源： 电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空图像 CNN YOLOv5 目标检测 无人机
- 描述： 基于CNN的航空图像目标检测算法研究
- 不均衡小样本遥感图像飞机目标检测方法
- 作者： 裘宇婵 李琳 梁建虎 李海 李金辉 来源： 第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 遥感图像 生成对抗网络 YOLOv5 目标检测 L2正则化
- 描述： 不均衡小样本遥感图像飞机目标检测方法
- 基于CNN的航空图像目标检测算法研究
- 作者： 刘瑞 来源： 电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空图像 CNN YOLOv5 目标检测 无人机
- 描述： 基于CNN的航空图像目标检测算法研究
- 不均衡小样本遥感图像飞机目标检测方法
- 作者： 裘宇婵 李琳 梁建虎 李海 李金辉 来源： 第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 遥感图像 生成对抗网络 YOLOv5 目标检测 L2正则化
- 描述： 不均衡小样本遥感图像飞机目标检测方法
- 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： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU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14.0M。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： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU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14.0M。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HoloLens的航空发动机典型部件识别关键技术研究
- 作者： 朱俊名 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机部件识别 YOLOv5 增强现实 深度学习 HoloLens
- 描述： 基于HoloLens的航空发动机典型部件识别关键技术研究
- 基于HoloLens的航空发动机典型部件识别关键技术研究
- 作者： 朱俊名 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机部件识别 YOLOv5 增强现实 深度学习 HoloLens
- 描述： 基于HoloLens的航空发动机典型部件识别关键技术研究