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根据【关键词:
YOLOv7,tiny,目标检测,深度学习,飞机维护检查,模型轻量化
】搜索到相关结果
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关键词
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:
、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
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:
、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YOLOv4的航空发动机叶片凸台
目标检测
作者:
陈为
钟欣童
张婧
李泽辰
来源:
计算机仿真
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
数据增强
目标检测
叶片凸台检测
聚类分析
描述:
的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点,通过聚类分析的方法调整先验框尺寸,同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明,改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了
1
5.85%,召回率提高了2
1
%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD
目标检测
算法。
基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台
目标检测
作者:
陈为
钟欣童
张婧
李泽辰
来源:
计算机仿真
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
数据增强
目标检测
叶片凸台检测
聚类分析
描述:
的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点,通过聚类分析的方法调整先验框尺寸,同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明,改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了
1
5.85%,召回率提高了2
1
%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD
目标检测
算法。
基于多尺度卷积神经网络的飞机识别定位系统的设计
作者:
李昭
来源:
西安电子科技大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
卷积神经网络
飞机定位系统
目标检测
图像分割
描述:
基于多尺度卷积神经网络的飞机识别定位系统的设计
基于多尺度卷积神经网络的飞机识别定位系统的设计
作者:
李昭
来源:
西安电子科技大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
卷积神经网络
飞机定位系统
目标检测
图像分割
描述:
基于多尺度卷积神经网络的飞机识别定位系统的设计
面向航空
目标检测
的神经网络加速器设计
作者:
施立瑞
王帅帅
肖昊
来源:
航空科学技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
FPGA
目标检测
Winograd算法
加速器
描述:
卷积神经网络被广泛应用于航空图像
目标检测
领域。然而,由于航空图像成像背景环境复杂、目标尺寸小且方向任意,为了提取更高层次的特征信息,神经网络模型的结构复杂度不断提高,使得模型计算复杂度高、计算时间长
面向航空
目标检测
的神经网络加速器设计
作者:
施立瑞
王帅帅
肖昊
来源:
航空科学技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
FPGA
目标检测
Winograd算法
加速器
描述:
卷积神经网络被广泛应用于航空图像
目标检测
领域。然而,由于航空图像成像背景环境复杂、目标尺寸小且方向任意,为了提取更高层次的特征信息,神经网络模型的结构复杂度不断提高,使得模型计算复杂度高、计算时间长
不均衡小样本遥感图像飞机
目标检测
方法
作者:
裘宇婵
李琳
梁建虎
李海
李金辉
来源:
第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
遥感图像
生成对抗网络
YOLOv5
目标检测
L2正则化
描述:
不均衡小样本遥感图像飞机
目标检测
方法
不均衡小样本遥感图像飞机
目标检测
方法
作者:
裘宇婵
李琳
梁建虎
李海
李金辉
来源:
第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
遥感图像
生成对抗网络
YOLOv5
目标检测
L2正则化
描述:
不均衡小样本遥感图像飞机
目标检测
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