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- 基于全卷积神经网络的航空遥感图像语义分割及改进方法研究
- 作者： 彭鹄 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 语义分割 卷积神经网络 深度学习 航空遥感图像
- 描述： 基于全卷积神经网络的航空遥感图像语义分割及改进方法研究
- 遥感影像飞机目标检测和细粒度识别方法研究
- 作者： 毛嘉兴 来源： 华中科技大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感影像 细粒度识别 深度学习 飞机检测
- 描述： 遥感影像飞机目标检测和细粒度识别方法研究
- 通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
- 作者： 王翔 来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习 训练飞行 异常检测
- 描述： 大型运输机发动机的健康管理研究较为广泛,相对于运输航空,针对通用航空领域以训练飞行为主的小型教练机发动机的异常检测技术还不够成熟。训练飞行具有飞行模式固定,起降频次较高,信息数据结构简单的特点,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
- 基于Transformer的多特征融合的航空发动机剩余使用寿命预测
- 作者： 马依琳 陶慧玲 董启文 王晔 来源： 华东师范大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 Transformer 深度学习 剩余使用寿命
- 描述： 发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对航空发动机做准确的剩余使用寿命预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同传感器和操作条件之间关系的研究,提出了一种基于Transformer的多编码器特征输出融合的航空发动机剩余使用寿命预测方法.该方法选取两个不同时间长度的输入数据,使用排列熵对传感器之间的关系进行分析,并将操作条件数据独立提取特征.在广泛使用的航空发动机CMAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation)数据集上进行了实验验证.实验结果表明,该方法优于现有的先进预测方法,可有效提高预测精度.
- 基于神经网络的航空航天紧固件标准工时制定方法研究
- 作者： 孙滨 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 深度学习 航空航天紧固件 神经网络 工时定额
- 描述： 基于神经网络的航空航天紧固件标准工时制定方法研究
- 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。