关键词
基于数据驱动的终端区航空器异常行为检测
作者: 陈丽晶   来源: 南京航空航天大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 正则化方法   数据驱动   航空器异常行为   深度学习   能量异常   机场终端区   轨迹异常  
描述: 基于数据驱动的终端区航空器异常行为检测
基于深度学习的航空留机导管缺陷检测研究与实现
作者: 李斐   来源: 西安电子科技大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 留机导管   R   CNN   深度学习   Faster   YOLOv4   缺陷检测  
描述: 基于深度学习的航空留机导管缺陷检测研究与实现
基于深度学习的图像分割方法在通用航空应急救援中的应用研究
作者: 王馨悦   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: 鸟群活动图像分割   Net网络   优化U   通用航空应急救援   深度学习   图像分割   危险天气  
描述: 基于深度学习的图像分割方法在通用航空应急救援中的应用研究
基于深度学习的航空发动机涡轮叶片自动射线检测技术研究
作者: 王栋欢   肖洪   吴丁毅   来源: 推进技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   涡轮叶片   射线图像   深度学习   射线检测   缺陷检测  
描述: .87%的平均查全率,优于通用目标检测算法YOLOv4模型。9次缺陷裁剪、旋转和亮度增减的图像数据增强方法能够显著提高模型的缺陷检测精度(平均精度分别得到了59.19%和2.53%的提升)。该研究为涡轮叶片自动射线检测提供了一种新方法。
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 刘国华.   来源: 兰州理工大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  
描述: 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 刘国华.   来源: 兰州理工大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  
描述: 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 刘国华.   来源: 兰州理工大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  
描述: 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 刘国华.   来源: 兰州理工大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  
描述: 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
作者: 刘国华.   来源: 兰州理工大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发动机   Hyperband算法   深度学习   剩余使用寿命   多维长序列信号   膨胀卷积  
描述: 基于多维长序列的航空发动机剩余使用寿命预测
基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
作者: 周绍鸿.   来源: 安徽理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   遥感影像   RCNN   深度学习   Faster   飞机目标检测  
描述: 基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
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