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根据【关键词:
起落架安全销,YOLOv5,深度学习,目标检测,坐标注意力
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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：
角点的像素，利用空间几何关系，实现了对舱门准确的三维定位。实验结果表明，改进后的YOLOv5算法mAP达到96.5%,相比原有算法提升了5.6%。在舱门前方19 m和
1
m处时，实时最大定位误差分别为0.15 m和0.01 m,能够满足特种车辆靠机完成后与舱门保持5～10 cm的安全距离要求。
基于
深度学习
的航空发动机滑油磨粒检测研究
作者：
侯媛媛
李江红
薛军印
来源：
计算机测量与控制
年份：
2022
文献类型 ：
期刊
关键词：
航空发动机
YOLOv3模型
滑油磨粒检测
深度学习
SER算法
描述：
针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一，传统滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等缺点；设计了一种基于
深度学习
的航空发动机滑油磨粒检测方法；基于连续流微流控芯片的滑油
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