【摘 要】
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为解决飞机机翼蒙皮损伤目视检测耗时长、效率低、精度差的问题,提出一种采用无人机视觉的飞机蒙皮损伤智能检测方法,该方法通过手动数据标注得到图片数据集,利用YOLOv4算法对数据集进行训练,从而对蒙皮损伤类型与程度进行精确识别.实验结果表明该方法可以检测到的飞机蒙皮最小损伤为长0.11 m,宽0.04 m,模型损伤识别准确度达到71.01%,满足飞机蒙皮损伤日常检测需求,为民航领域中飞机蒙皮损伤的视觉识别测试提供技术支持.
【机 构】
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中国民航大学航空工程学院,天津 300300;中国民航大学电子信息与自动化学院,天津 300300
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为解决飞机机翼蒙皮损伤目视检测耗时长、效率低、精度差的问题,提出一种采用无人机视觉的飞机蒙皮损伤智能检测方法,该方法通过手动数据标注得到图片数据集,利用YOLOv4算法对数据集进行训练,从而对蒙皮损伤类型与程度进行精确识别.实验结果表明该方法可以检测到的飞机蒙皮最小损伤为长0.11 m,宽0.04 m,模型损伤识别准确度达到71.01%,满足飞机蒙皮损伤日常检测需求,为民航领域中飞机蒙皮损伤的视觉识别测试提供技术支持.
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