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根据【检索词:机内自检测(BIT)】搜索到相关结果 1173 条
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用于航空发动机原位检测的连续体机器人运动研究
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作者:
向立清
鞠锋
齐飞
王亚明
华达人
陈柏
来源:
机电工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
原位检测
航空发动机
关节空间
连续体机器人
运动研究
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描述:
用于航空发动机原位检测的连续体机器人运动研究
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区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR图像飞机目标检测
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作者:
韩萍
宋厅华
来源:
中国图象图形学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
PolSAR图像
功率差异度
匀质性
飞机目标检测
区域筛选
极化交叉熵
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描述:
目的针对全极化、复杂场景下飞机目标检测问题,提出了区域筛选与多级特征判别相结合的Pol SAR飞机目标检测方法。方法首先对原始Pol SAR图像进行滤波及去取向预处理,消除相干斑和随机取向对检测效果
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构
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航空航天用铝合金机器人焊接内部气孔缺陷在线检测
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作者:
张志芬
张林杰
杨哲
任文静
温广瑞
来源:
航空制造技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
铝合金机器人焊接
在线检测
内部气孔
微观表征
电弧光谱
数据挖掘
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描述:
航空航天用铝合金机器人焊接内部气孔缺陷在线检测
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基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法
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作者:
李广帅
苏娟
李义红
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
R
CNN
上下文信息
Align
浅层特征增强
Faster
飞机检测
ROI
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描述:
在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像分析领域,飞机目标作为一种重要目标,对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差
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环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测
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作者:
韩萍
周波
卢斌
韩宾宾
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
散射特性
极化合成孔径雷达
极化白化滤波
飞机目标检测
环境特征
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描述:
针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,给出一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机
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基于MFC的航空电子系统综合自动检测设备客户端软件设计与实现
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作者:
王凯
陈德军
范光华
宋帆
来源:
计算机测量与控制
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
自动检测
MFC
客户端软件
航空电子
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描述:
航空电子系统综合自动检测设备具备良好的通用性能,对提高飞机电子设备的维修保障效率极其有益;但设备高度的信息化程度以及测试的自动化,要求其配套可用于人机交互的客户端软件;借助MFC微软框架类库强大
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基于模型的民用航空发动机几何尺寸数字化检测技术研究
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作者:
王振兴
曹玮
金炜
郑芳芳
来源:
航空制造技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
数字化检测
民用航空发动机
产品制造信息(PMI)
基于模型的定义(MBD)
几何尺寸
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描述:
针对传统的零部件几何尺寸检验方式已不能适应未来民用航空发动机的生产模式,研究了PMI (Product Manufacturing Information)识别、检测路径创建和三维报告发布等基于模型
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基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法
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作者:
朱敏
刘奇
刘星
许晴
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
局部多核学习
一类分类
故障检测
超限学习机
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描述:
针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning,LMKL)和一类超限学习机(one-class
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基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法
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作者:
朱敏
刘奇
刘星
许晴
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
局部多核学习
一类分类
故障检测
超限学习机
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描述:
针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning,LMKL)和一类超限学习机(one-class