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关键词
低空环境下基于YOLO的航空器冲突
检测
分析与研究
作者:
令狐寅乔
来源:
交通科技与管理
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
冲突检测
防相撞
航空器
描述:
随着全球航空交通的快速发展,航空器冲突问题逐渐凸显,对航空安全和运营提出了更高的挑战和要求。YOLO是一种实时目标
检测
算法,可以在视频流中快速准确地识别出目标的位置和类别,文章以基于YOLO的航空器
低转速航空发动机滚动轴承故障深度异常
检测
方法
作者:
康玉祥
陈果
盛嘉玖
王浩
尉询楷
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
航空发动机
Transformer
深度异常检测
低转速
描述:
针对航空发动机滚动轴承在低转速状态下故障难
检测
的问题,提出了一种基于Transformer框架的深度支持向量描述方法用于
检测
低转速滚动轴承的故障。首先,构建了基于Transformer模型的振动
基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标
检测
方法
作者:
钟聃
李铁虎
李诚
来源:
光子学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
机场场面
迁移学习
特征金字塔网络
飞机目标检测
描述:
提出了一种改进的深度学习模型,旨在解决
检测
问题。首先基于迁移学习,微调预训练模型,提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次,融入调整模块以增加深层特征图的感受野,提升模型的鲁棒性。引入特征
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:
为提高蒙皮损伤
检测
的自动化程度,提出一种基于改进YOLOv7通道冗余的机器视觉
检测
方法。首先针对飞机蒙皮损伤数据集背景单一的特点,提出增强型颈部特征融合改进算法,提高了飞机蒙皮损伤的识别精度和
检测
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
航空发动机涡轮叶片表面裂纹的超声红外热成像
检测
作者:
刘竞雄
崔旭东
马朝阳
张文宾
李文涛
来源:
无损检测
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
涡轮叶片
表面裂纹
超声红外热成像
描述:
为了验证超声红外热成像
检测
方法对航空发动机涡轮叶片表面不同分布类型的微裂纹缺陷的
检测
可行性及
检测
效果,采用理论分析和试验结合的方法,通过分析超声红外热成像
检测
原理,建立超声红外热成像
检测
系统;对含
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DOTAv
1
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
基于机器人的自动化
检测
技术在航空制造中的应用进展
作者:
党仁俊
李志虎
钱泓宇
陈睿
徐静
来源:
航空制造技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
自动化检测
机器人
零件加工
整机检修
航空制造
描述:
随着航空工业的发展,各类航空器的性能日益提升,对质量
检测
的要求也不断提高。相较于传统人工方法,基于机器人的自动化
检测
技术具有更高的操作精度和效率,在航空制造与检修过程中已经得到广泛应用。本文重点关注
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
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