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以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩,但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置,检测结果具有很大的背景冗余区域,特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠,导致误检和漏检。针对以上问题,提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法,该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点,借鉴MobileNet架构对网络加速,通过学习密集区域目标的几何形变,有效预测目标的旋转角度,最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明,该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能,有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题,提高了自动目标识别的精确性,并满足工程应用的实时性要求。 相似文献
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卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。 相似文献
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飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。 相似文献
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航空发动机高温合叶片故障件很难修复,采用先进的激光熔覆技术对高温合金叶片进行深度修理具有重要意义。通过采用合适的激光设备、熔覆粉末,并选取合理的熔覆参数以及热处理工艺等,使熔覆粉末在叶片基体上形成有效的熔覆体,该熔覆体的强度和硬度达到叶片材料性能要求,同时也能保证熔覆体与基体的结合强度,完成高温合金叶片的修复。 相似文献
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超声速气流中凹腔对液体射流穿透深度的影响 总被引:1,自引:1,他引:1
采用高速摄影对凹腔上游液体垂直射入超声速气流中的穿透深度展开了试验研究。进行了不同喷注位置和液气动量通量比条件下,平板射流和带凹腔射流的试验,研究了凹腔对射流穿透深度的影响。试验发现,射流穿透深度在凹腔前缘降低,射流边界曲线向凹腔内弯曲;射流穿透深度在凹腔后缘增大。凹腔对射流液雾的卷吸作用使穿透深度降低,剪切层撞击凹腔后缘形成的高压波传递使得穿透深度在后缘增大。减小液气动量通量比是增大凹腔对射流卷吸作用的途径之一。喷注在凹腔上游3倍凹腔深度的距离上,凹腔对穿透深度降低最大。 相似文献
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