融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU

基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型

作者： 李鑫   李香蓉   汪诚   李秋良   李卓越   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   机器视觉   YOLOv5   表面缺陷检测  

描述： 训练效果的提升；其次在Backbone网络中引入坐标注意力机制，在通道注意力的基础上嵌入坐标信息，提高对小缺陷目标的检测能力；最后将YOLOv5的定位损失函数改进为EIoU loss，在加快模型收敛

融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测

作者： 赵崇林   朱江   胡永进   李祖泽   王鹏举   谢涛   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   YOLOv5   深度学习   缺陷检测  

描述： 缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU

航空机载红外图像的车辆目标自主检测识别

作者： 杨雪     修吉宏     刘小嘉     罗宁   来源： 激光与红外 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   RFBs   YOLOv5   目标检测   红外图像   BiFPN  

描述： 添加CBAM注意力机制以提升检测精度。实验结果表明：在DroneVehicle数据集上的检测效果要优于原始网络，精确率(Precision)提升2.8%,召回率(Recall)提升16%,平均精度(mAP)提升2.3%。结论：可有效应用于航空红外图像的车辆自主检测识别。

航空机载红外图像的车辆目标自主检测识别

作者： 杨雪     修吉宏     刘小嘉     罗宁   来源： 激光与红外 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   RFBs   YOLOv5   目标检测   红外图像   BiFPN  

描述： 添加CBAM注意力机制以提升检测精度。实验结果表明：在DroneVehicle数据集上的检测效果要优于原始网络，精确率(Precision)提升2.8%,召回率(Recall)提升16%,平均精度(mAP)提升2.3%。结论：可有效应用于航空红外图像的车辆自主检测识别。

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： ；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： ；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YOLOv5的航空维修工具识别

作者： 丁发军     刘韶坤     刘义平   来源： 中国民航飞行学院学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 目标检测算法   YOLOv5   工具识别   航空维修  

描述： ，识别精度降低17.4%。目前，YOLOv5目标检测算法具有较高的识别精度，但仍需针对扭曲、模糊不清的图形进行算法改进。