基于广义基尼指数和脉冲神经网络的航空交流串联电弧故障检测

作者： 刘晓琳     米哲     荆涛   来源： 国外电子测量技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 广义基尼指数   脉冲神经网络   故障检测   串联电弧  

描述： 航空电缆在振动作用下很容易产生电连接器松动、线束断裂等情况，从而引起交流电弧故障。针对交流串联电弧故障时频域特征不明显而引起的故障检测问题，提出了一种基于广义基尼指数(generalized

基于YOLOv7通道冗余改进的飞机蒙皮损伤检测

作者： 吴军     单腾飞     黄硕     张晓瑜     陈玖圣     郭润夏   来源： 航空制造技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 通道冗余   YOLOv7   背景单一   部分卷积   飞机蒙皮损伤检测  

描述： precision)提升了2.3%,FPS(Frames per second)提升了22.1 f/s，模型参数量降低了34.13%；最后将改进的YOLOv7模型与主流目标检测模型对比，证明了改进算法的先进性。

航空航天大型锻件质量与生产能耗检测方法

作者： 马慧娟     龚智昂     胡志力     华林   来源： 精密成形工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 缺陷   能耗检测   质量检测   大型锻件   铝合金  

描述： 的检测方法的研究现状，为铝合金等金属大型锻件的重要质量检测研究提供指导；同时，针对大型金属锻件锻造工艺能耗管控粗放的特点，从工厂层、装备层、产品层3个层面梳理能耗检测方法并提供提高能效的相关研究思路，为

基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法

作者： 单慧琳     吕宗奎     付相为     胡宇翔     段修贤     张银胜   来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   特征上采样   图像处理   目标检测   多尺度特征融合  

描述： 的准确性。在DOTAv1数据集上的检测精度达到了95.2%,相较于YOLOv5s、SCRDet、ASSD等主流算法，飞机目标的检测精度提高了3.7%～18%。此外，该方法的检测速度以及模型参数量分别为

基于改进YOLOv4算法的遥感图像飞机目标检测

作者： 王惠中     文学   来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   特征融合   目标检测   YOLOv4  

描述： 针对在遥感图像上对飞机目标检测的精度低问题，论文通过对PANet特征融合网络结构的加深使得YOLOv4算法对小目标的检测更加敏感，进而提高算法的平均检测精度；另外，利用K-means++算法产生

航空零部件清洁度控制与检测技术研究

作者： 王发光     肖烈   来源： 中国机械 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空零部件   控制技术   清洁度控制   清洁度检测   检测技术  

描述： 超声波清洗设备，并设置好超声功率、频率等清洗工艺参数，对航空零部件进行清洗，实现零部件清洁度的控制；提取出航空零部件超声波清洗液中的颗粒，基于颗粒尺寸计数法评价其清洁度水平等级，完成航空零部件清洁度的检测。试验结果表明，研究技术控制后航空零部件可以达到1级清洁度，证实了该技术下清洁度控制效果良好。

基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机目标检测

作者： 葛海婷     杨铁梅   来源： 太原科技大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   RCNN   深度学习   目标检测   Mask  

描述： 针对传统的图像检测算法在遥感领域中存在的问题，将改进的Mask-RCNN检测算法应用于遥感领域。通过优化Resnet特征提取网络，提高算法的特征提取能力；通过改进NMS非极大值抑制网络，优化区域推荐

基于改进YOLOv8的遥感图像飞机目标检测研究

作者： 张德银     赵志恒     谢逸戈     黄少晗   来源： 自动化应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   目标检测   飞机目标   YOLOv8算法  

描述： 为解决遥感图像飞机目标检测时易出现检测精度低与漏检误检等问题，提出了一种基于YOLOv8算法的遥感图像飞机目标检测改进算法。首先，将坐标注意力机制模块嵌入卷积模块中，使其能提取复杂背景下的飞机小目标

集成视觉显著性和群决策的航空零件孔特征检测

作者： 田佳淳     王亮     梅标     朱伟东   来源： 光学精密工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 孔特征检测   航空零件   显著性检测   群决策   数学形态学  

描述： 内壁干扰等条件下均显示出较好的稳定性；即使在噪声密度高达30%时仍能成功完成孔检测，且圆心坐标和半径的误差均小于0.012 mm；平均检测时间仅为0.236 s。该方法能够在复杂环境下对航空零件孔特征进行准确、稳定的检测。

基于改进YOLOv8的航空铝合金焊缝缺陷检测方法

作者： 苏志威     黄子涵     邱发生     郭朝阳     殷晓芳     邬冠华   来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 自动识别   图像增强   数字射线   YOLOv8算法   焊缝缺陷  

描述： 为了提高航空铝合金焊接缺陷数字射线成像自动检测效率和准确度，提出了一种改进YOLOv8智能检测方法。针对样本数据不足和缺陷不清晰的问题，采用Retinex图像增强算法和引导滤波算法对原始图像进行