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基于视觉引导的民航维修工具抓取检测方法研究
【摘 要】
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随着C919大飞机的首飞以及CR929研制工作的启动,我国正在逐步完成从一个民航大国到一个民航强国角色的转变。虽然航空公司飞机数量的增加给大众的出行带来了便利,但另一方面伴随着航空公司机队数量的大幅度扩充,一线机务维修人员的工作量也在与日俱增;而机器人技术作为一种新兴的辅助维修手段,在民航机务维修中并没有获得大规模的应用;另外伴随着计算机算力的提升,深度学习技术在不同领域都大放异彩,特别是在图像识
【机 构】
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南京航空航天大学
【出 处】
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南京航空航天大学
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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其他文献
灾害发生后,以航空器为主的低空应急救援由于其机动灵活、及时高效的特点,成为全球范围内逐步发展的主要应急救援方式,而应急物资的快速准确预测和航空器的安全高效规划作为应急救援活动的基础环节,是快速响应灾害救援的决策依据,重要程度不言而喻。本文首先根据灾情信息的动态时变性以及多源性等特点,收集相关的历史统计数据、仿真模拟数据以及实时灾情数据等三方面数据信息,将支持向量机智能算法与滚动时域框架相结合,形成
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目标跟踪作为近年来计算机视觉领域的热门研究方向之一,在视频监控、自动驾驶、无人机等方面应用广泛。近年来在智能城市的概念下,对于视频监控中目标的跟踪精度提出了更高的要求。尽管基于相关滤波跟踪算法取得了显著的进展,但视频监控中的环境多变,使得目标跟踪算法仍然面对遮挡、旋转、形变等跟踪失败问题。本文针对目标跟踪算法中的表观建模方法进行了研究,探讨了增强训练集样本的多样性,本文主要研究内容如下:首先,本文
随着科技的发展,一方面大数据技术不断成熟并在很多领域得到了充分的应用,另一方面民航运输业快速发展伴随着航班延误现象频频出现。考虑到这两方面的趋势,运用大数据技术对航班延误做出实时概率预测显得尤为重要。本文结合Hadoop集群和R语言的优势,针对航班延误问题的随机性和动态性等特性,采用增量式贝叶斯网络模型对离港航班延误等级进行实时概率预测。首先,介绍了贝叶斯网络的基本原理、结构和参数学习、推理过程,
随着我国低空空域改革的深度推进,通用航空发展迎来新的推动力,低空通用航空发展随时可能迎来井喷式繁荣发展。那么如何科学管理数目众多的低空通用航空器,如何高质量保证低空空域密集飞行活动的飞行安全,如何提高低空通航运行过程的自主性等问题均能成为我国低空通航发展过程中的阻碍。为了解决这些问题,本文运用微观建模与宏观仿真相结合的研究思路,提出通用航空器冲突解脱基本规则与行为调整自主决策模型,构建通用航空器飞
飞行数据的获取、飞行器系统的建模在飞机总体设计、飞行品质评估、事故调查等研究中具有重要的意义。传统的飞行器建模一般采用地面风洞试验、空中飞行试验等,研究成本较高。为保证实验便捷高效且低成本,本文利用塞斯纳172型飞行模拟器结合飞行模拟软件Prepar3D进行飞行仿真试验,进而提取飞行试验数据。为得到空气动力学模型,本文基于机器学习思想,运用人工神经网络技术处理多维度非线性的飞行试验数据,并对辨识结
旅客在出行时,选择哪种运输方式出行受诸多条件的影响,在当前竞争激烈的运输市场中,实现民航与高铁的优势互补有助于满足旅客的出行需求。本文通过研究空铁复合网络的优化设计,为旅客提供方便快捷和省时经济的出行服务。基于市场竞争理论,对民航与高铁的竞争关系分别进行定性和定量分析,并对旅客运输需求的影响因素分类;基于非集计理论,构建并求解旅客出行的效用函数和客运分担率模型;以时间指标为标准,定量分析旅客出行的
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