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基于深度学习的座舱开关状态识别研究

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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.
Cockpit Switch State Recognition Based on Deep Learning

邓乐武、成金涛、曾苏凡

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航空工业成都飞机工业(集团)有限责任公司,四川成都 610091

Faster R-CNN 特征融合 多分支结构 膨胀系数

2021

10.19708/j.ckjs.2021.08.010

测控技术
中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所

测控技术

CSTPCD
影响因子：0.5
ISSN：1000-8829
年,卷(期)：2021.40(8)
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