高分辨率航空遥感图像的建筑物识别

作者： 王玉琴   尤静静   蔡世鑫   来源： 北京测绘 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   RCNN)模型   快速区域卷积神经网络(Faster   建筑物识别   深度学习  

描述： 目前深度学习方法的研究已在语音辨别、图像识别、信息检索等方面取得较大成果。建筑物的自动检测与识别已成为遥感图像处理范畴研究的热点。针对高分辨率航空遥感影像中的建筑物快速、精准识别的应用问题，文章提出

高分辨率航空遥感图像的建筑物识别

作者： 王玉琴   尤静静   蔡世鑫   来源： 北京测绘 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   RCNN)模型   快速区域卷积神经网络(Faster   建筑物识别   深度学习  

描述： 目前深度学习方法的研究已在语音辨别、图像识别、信息检索等方面取得较大成果。建筑物的自动检测与识别已成为遥感图像处理范畴研究的热点。针对高分辨率航空遥感影像中的建筑物快速、精准识别的应用问题，文章提出

基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测

作者： 夏正洪   何琥   吴建军   魏汝祥   来源： 中国安全生产科学技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 召回率   精确率   深度学习   目标检测   航空铆钉  

描述： 针对航空铆钉小目标检测准确率较低、速率较慢等问题，提出1种基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先，根据钉头外观对航空铆钉进行分类，制作航空铆钉数据集；然后，构建航空铆钉分类及异常情况检测

基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测

作者： 夏正洪   何琥   吴建军   魏汝祥   来源： 中国安全生产科学技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 召回率   精确率   深度学习   目标检测   航空铆钉  

描述： 针对航空铆钉小目标检测准确率较低、速率较慢等问题，提出1种基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先，根据钉头外观对航空铆钉进行分类，制作航空铆钉数据集；然后，构建航空铆钉分类及异常情况检测

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： 2023 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： ，有利于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。

基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发

作者： 程野.   来源： 山东大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： YOLOv7   tiny   目标检测   深度学习   飞机维护检查   模型轻量化  

描述： 基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发

基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发

作者： 程野.   来源： 山东大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： YOLOv7   tiny   目标检测   深度学习   飞机维护检查   模型轻量化  

描述： 基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发

基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发

作者： 程野.   来源： 山东大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： YOLOv7   tiny   目标检测   深度学习   飞机维护检查   模型轻量化  

描述： 基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发

基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发

作者： 程野.   来源： 山东大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： YOLOv7   tiny   目标检测   深度学习   飞机维护检查   模型轻量化  

描述： 基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发

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： 2023 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： ，有利于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。