旋转式航空重力梯度仪动态测量误差传递模型与事后误差补偿

作者： 程一   李桐林   周帅   来源： 地球物理学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 误差传递模型   事后误差补偿   深度学习   重力梯度仪  

描述： 航空重力梯度测量技术可快速、高效地完成面积性重力梯度数据采集工作，在矿产资源勘查、军事目标探测等诸多科学领域具有广泛的应用.而航空重力梯度动态测量误差补偿方法是重力梯度动态测量数据处理中的一项重要工作.本文首先对旋转式重力梯度仪误差传递机理进行了定量分析，在综合考虑重力梯度仪系统非理想因素相互作用的情况下，建立了多种非理想因素与外部动态运动参数相耦合的误差传递模型；其次，提出了基于数据驱动的深度学习方法对航空动态测量误差进行补偿，并基于误差传递传递模型建立仿真数据样本集验证了方法的有效性；最后，通过航空重力梯度仪实测数据的处理和应用，验证了本文建立事后误差补偿方法的泛化性，进一步验证了本文建立方法在航空动态测量噪声抑制中的实用性，为航空重力梯度动态测量数据的处理提供技术储备.

基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测

作者： 常洪彬   李文举   李文辉   来源： 吉林大学学报(理学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像   注意力机制   目标检测   深度学习  

描述： 针对在航空遥感图像目标检测中，航空图像在俯视图下呈任意方向排列，存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题，为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果，提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测模型.该模型首先采用RetinaNet作为基线模型，在原有检测器结构的基础上，增加额外的角度参数以适应旋转框目标检测；然后提出一个新的通道语义提取注意力模块(CSE),用于捕获全局语义信息和通道关系，并预测粗糙包围盒与分类分数；最后采用特征对齐和改进的Fast R-CNN检测头进行精细化处理，进一步提升检测精度，得到最后的分类和回归结果.实验结果表明，该方法在公开航空遥感数据集DOTA上的检测精度达到77.71%,优于其他先进的旋转框目标检测方法.

基于Transformer的航空目标检测算法

作者： 季长清   高志勇   秦静   汪祖民   来源： 无线电工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 倾斜目标   Transformer   深度学习   航空检测  

描述： 近几年，基于深度学习的目标检测算法在航空图像检测任务中得到了广泛的应用。针对传统的水平目标检测算法无法定位航空图像中大量密集排列的倾斜目标的问题，提出了TF-BBAVectors模型算法来实现航空图像中倾斜目标的检测任务。首先，为了避免深度卷积神经网络带来的网络退化等问题使用Transformer结构搭建特征提取网络；其次，针对密集地、小尺度图像目标的问题，采用多尺度特征融合的方法提升检测效果；最后针对倾斜目标检测的问题，通过边界框边缘感知向量表示任意角度的倾斜目标。在DOTA 1.0和SSDD+数据集上的部分测试结果表明，此方法的平均精度分别为72.39%和79.98%，证明了TF-BBAVectors模型算法的有效性。

基于深度学习的航空影像非正规垃圾堆放点监测技术研究与实践

作者： 李军吉   应良中   陶文旷   来源： 测绘通报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习   无人机   航空影像   非正规垃圾堆放点  

描述： 城市化进程的加快导致垃圾随处堆放的问题日益突出，给城市的环境及居民的生活质量造成了严重的影响。利用遥感手段快速监测非正规垃圾堆放点具有及时性和高效性，因此具有十分重要的意义。本文结合无人机高分辨率航空影像及非正规垃圾堆分布特征，提出了按地域特征勾画样本数据集提取样本数据特征，采用U/Net和Swin Transformer融合模型，以及针对性改进训练流程开展非正规垃圾堆放点信息分类研究。试验以绍兴市越城区、柯桥区和上虞区作为研究区域，利用飞马航测无人机获取航空影像数据，对比分析了本文提出的方法和基于深度学习的典型地物要素提取方法在非正规垃圾堆放点监测上的应用，试验结果表明本文提出的方法准确率提高了1.72倍。

基于深度学习的航空装备保障初级指挥专业人才培养探索

作者： 王利明   祝华远   纪云飞   马海洋   刘杨   来源： 大学教育 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 初级指挥   培养方式   深度学习   航空装备保障  

描述： 该研究基于深度学习理论，从情感、行为、认知3个层面，采取认知重组、联系、反馈、参与、问题、激励、交互、拓展8项策略，构建了以16项教学活动为主体的深度学习策略模型，探索了课程与教学活动相耦合的人才培养方式。教学实践表明，该研究使航空装备保障初级指挥专业人才培养的“指挥管理”特质得到巩固强化。

基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究

作者： 黄续芳   赵平   冯铃   张丽   来源： 机床与液压 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路   故障诊断   深度学习   Bi/GRU模型  

描述： 针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题，提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的深度学习液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取，基于同一含噪声的液压管路振动实测数据，输入到Bi/GRU、GRU、RNN、SVM、BPNN等5种故障诊断模型中进行训练。最后，为了进一步展示Bi/GRU模型对于航空液压管路不同故障类型特征的学习能力，利用t/SNE降维算法进行液压管路特征可视化。结果表明：基于Bi/GRU航空故障诊断方法能达到99.60%的准确性，明显优于GRU等其他4种神经网络模型，Bi/GRU模型在含有噪声的液压管路数据上具备更出色的特征提取能力，可有效地提取出液压管路故障数据特征，从而实现了液压管路故障的智能化识别。

基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法

作者： 辛佳雯   王睿   谢艳霞   孙军华   来源： 仪器仪表学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 关键点检测   深度学习   双目立体视觉   缺陷检测  

描述： 针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题，本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN（AD-CPN）的级联卷积神经网络，实现了图像中螺栓及二维关键点的检测，可判断该螺栓是否脱落、漏装。为进一步检测螺栓的三维安装缺陷，通过欧氏距离选择策略对已检测出的关键点进行双目匹配、筛选以获得检测点对，最后对检测点对三维重构，并计算出螺栓的实际长度，从而判断螺栓是否错装。实验结果表明，相较于CPN,AD-CPN的mAP、AP50、AP75分别提升了2.9%、3.3%、4%;螺栓测量长度的相对平均误差约为3.0%,可见该方法具有较高的缺陷检测准确率，有效保障了航空发动机的安全运行。

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

作者： 周敏   史振威   丁火平   来源： 中国图象图形学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   深度学习   可见光遥感   飞机   分类  

描述： 分类问题。方法在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积

基于深度学习的离场航空器滑行时间预测（英文）

作者： 李楠   焦庆宇   朱新华   王少聪   来源： Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   场面运行   滑行时间   深度学习   航空运输  

描述： 随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。