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根据【关键词:
QAR数据,稀疏自编码器,深度学习,ELM,ConvLstm
】搜索到相关结果
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关键词
基于深度学习的遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
作者:
谭振宇
来源:
战略支援部队信息工程大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
R
遥感影像
CNN算法
目标检测
深度学习
Faster
飞机目标
YOLO算法
描述:
基于深度学习的遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
基于深度学习的民机系统维修决策研究
作者:
车畅畅
来源:
南京航空航天大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
维修决策
深度信念网络
维修等级决策
深度学习
结构方程模型
维修感知
民机系统
故障预测
描述:
基于深度学习的民机系统维修决策研究
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
描述:
航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架、深度融合网络、目标检测和追踪算法等三种深度学习方法,以实现对大型航司发动机的损伤进行识别、检测、追踪、在线计数和孔探报告自动生成。实现结果表明这些方法对减轻劳动强度、提高生产效率和提高检测精度具有实际的应用价值,对保证发动机适航具有重要意义。
基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
作者:
闫婧
武林伟
刘伟杰
韩如雪
来源:
现代电子技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
无参考模型
特征提取
卷积神经网络
特征融合
多模态数据
深度学习
网络结构
影像质量评价
描述:
高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件,但各类传感器成像机理不同,质量影响因素多样,往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型,从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题,提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型,通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系,完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合,实现对多种模态影像数据的质量评估,进而快速有效地监测筛选采集数据的质量,提高有效数据采集效率。实验结果表明,该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。
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