关键词
基于深度学习的飞机表面缺陷检测
作者: 刘昊   来源: 航空维修与工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   深度学习   缺陷检测   残差连接  
描述: 基于深度学习的飞机表面缺陷检测
无损检测技术在航空发动机叶片故障自动检测中的应用
作者: 邸三虎   来源: 模具制造 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 深度学习   缺陷自动识别   无损检测   航空发动机叶片  
描述: 无损检测技术在航空发动机叶片故障自动检测中的应用
含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
作者: 高光亚     闫娟     杨慧斌     刘亚彪   来源: 上海工程技术大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 视觉测量   边缘检测   深度学习   图像分割  
描述: 含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法综述
作者: 邴皓哲     赵健淇   来源: 飞机设计 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 机器视觉   图像处理   深度学习   缺陷检测  
描述: 传统视觉的方法和基于深度学习的方法,并详细分析了其基本原理、优缺点以及相关的应用算法。对基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法进行了总结,对其未来的发展进行了展望。
基于深度学习的飞机装配孔位自动检测方法
作者: 孟庆嘉     杨超达     谭银     陈波     常玉伟   来源: 现代工业经济和信息化 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 自动检测方法   深度学习   装配孔位   飞机  
描述: 为提高飞机装配孔位自动检测准确率,降低响应时间,获得较好的检测结果,提出基于深度学习的飞机装配孔位自动检测方法。基于设计的采集结构完成装配孔位图像采集,对图像进行降噪处理,基于深度学习理论,完成
深度卷积网络在航空高光谱岩性识别中的应用——以塔木素铀矿床北部地区为例
作者: 张川     易敏     童勤龙     叶发旺     徐清俊     李泊凇   来源: 世界核地质科学 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   航空高光谱遥感   岩性识别  
描述: 岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果,但对于岩性识别存在瓶颈。深度学习是当前人工智能领域的研究热点,卷积神经网络是适用于图像识别
基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
作者: 俞汝劼   杨贞   熊惠霖   来源: 计算机应用 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   目标检测识别   航空器检测  
描述: 突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.1
基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
作者: 杨曦中   高冠鸿   熊智   张玲   来源: 航空电子技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 目标检测   深度学习   神经网络   CenterNet  
描述: 为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
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: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.
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