基于深度学习的座舱开关状态识别研究

邓乐武; 成金涛; 曾苏凡

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飞机飞行前为保证飞行安全,需要机务人员对座舱开关、安全销等状态进行检查确认,由于检查对象多、状态多,人为检查常常出现错检、漏检.因此,以飞机座舱开关为具体研究对象,提出了一种基于深度学习的座舱开关状态识别方法.在典型的目标检测算法Faster R-CNN的基础上,提出基于特征融合的多分支Faster R-CNN改进算法,既提升了小目标开关的检测精度,又兼顾了一般大小目标物体的检测精度.多组对比实验表明,所提出的方法在座舱开关状态检测场景中的平均精度较原始的Faster R-CNN有明显提升.

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来源
《测控技术》 |2021年第8期|54-57|共4页
作者
邓乐武; 成金涛; 曾苏凡;
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作者单位

航空工业成都飞机工业(集团)有限责任公司四川成都 610091;

航空工业成都飞机工业(集团)有限责任公司四川成都 610091;

航空工业成都飞机工业(集团)有限责任公司四川成都 610091;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
Faster R-CNN; 特征融合; 多分支结构; 膨胀系数;

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