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根据【关键词:
YOLOv7,tiny,深度学习,Ghost卷积,飞机起落架,缺陷检测
】搜索到相关结果
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关键词
基于
深度学习
的飞机蒙皮铆接质量检测方法研究
作者:
苏迈.
来源:
沈阳理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机蒙皮
YOLOv5模型
铆接制孔
加工遗漏
缺陷检测
描述:
基于
深度学习
的飞机蒙皮铆接质量检测方法研究
基于
深度学习
的飞机蒙皮铆接质量检测方法研究
作者:
苏迈.
来源:
沈阳理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机蒙皮
YOLOv5模型
铆接制孔
加工遗漏
缺陷检测
描述:
基于
深度学习
的飞机蒙皮铆接质量检测方法研究
基于
深度学习
的飞机蒙皮铆接质量检测方法研究
作者:
苏迈.
来源:
沈阳理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机蒙皮
YOLOv5模型
铆接制孔
加工遗漏
缺陷检测
描述:
基于
深度学习
的飞机蒙皮铆接质量检测方法研究
基于
深度学习
的飞机蒙皮铆接质量检测方法研究
作者:
苏迈.
来源:
沈阳理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机蒙皮
YOLOv5模型
铆接制孔
加工遗漏
缺陷检测
描述:
基于
深度学习
的飞机蒙皮铆接质量检测方法研究
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
多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法
作者:
王兴
张晗
朱家正
林建波
杜朝辉
来源:
振动与冲击
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
多头注意力
航空轴承
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大,导致微弱故障特征往往存在于多子空间中,目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题,提出一种基于信号特征的多头注意力诊断方法(multi-head attention diagnosis method, MADM),可实现高速非平稳工况下航空轴承故障状态的识别和诊断。该方法首先通过卷积模块和双向GRU模块对原始振动信号进行特征提取;然后引入多头注意力模块,使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平;最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验结果表明,提出的MADM该诊断方法可实现转速为12 000 r/min以上、剥落面积最小为0.5 mm~2的航空轴承高精度可靠诊断,且优于目前主流的深度诊断方法。
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
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:
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
基于无锚解耦头的航空图像旋转目标检测方法研究
作者:
康宇哲
冯桂林
张易诚
康逸云
沈炜
来源:
计算机时代
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
椭圆中心采样
解耦合检测
无锚点
描述:
航空图像目标具有面积比例较小、排列密集、倾斜角度任意等特点。为了达到航空图像目标精确检测的要求,改进了特征提取网络,同时使用椭圆中心采样方法,优化标签采样策略以解决采样不足问题。最后使用无锚点解耦合目标检测头将边界框回归任务与目标分类任务分离以提高检测精度。实验表明,所提方法在DOTA和HRSC2016数据集上分别达到了75.2%和89.1%的mAP,满足了精确检测的要求。
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