基于改进CRNN的导弹编号识别算法研究

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海军某部队导弹出入库使用人工登记,导致了出入库过程浪费大量的人力时间;利用深度学习,可实现自动登记;文章介绍了AA-CRNN算法,即在CRNN中加入非对称卷积,提升宽度感受区域,加入Attention机制对特征序列进行加权平均;通过在人工合成的数据集上进行实验对比分析,AA-CRNN算法识别目标导弹编号模型的准确率以及LOSS均达到较好的性能,较其他先进的文本识别算法,其字符准确率达到了98.9%,同时其平均编辑距离低至0.92,且经实际测试其均能准确识别出导弹编号;因此,利用改进的CRNN算法识别导弹编
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在薄膜生产的过程中,由于模块或者部件的失效会产生随机故障;为了减少故障的发生,保证设备能够安全高效地运行,通过对关键的机组振动进行采样分析,采用基于相关峭度的故障检测方法,设计最大三阶相关峭度(M3CKD)反卷积逆滤波器,以采集到的实时数据序列的三阶相关峭度最大作为代价函数,提取并识别机组振动信号峰值,进行故障信号识别与定位;算法性能验证结果表明了该算法的可行性及可操作性,并且算法有较快的收敛速度和较好的稳定性,能有效地识别故障信号,适用于实际的薄膜生产线工业生产过程。
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刀具在生产的过程中,由于人员、机器、环境等多方面原因,刀具的表面会出现各种缺陷,如划痕、碰撞凹坑、涂层剥落和边缘豁口;这些缺陷会严重影响刀具的质量和外观,对于刀具的缺陷检测,目前主要采用人工目检的方式,人工检测方法效率和准确率都比较低;为解决上述问题,提出一种刀具缺陷的自动化检测及分类算法;针对刀具图像的预处理,提出了一种基于双边滤波的降噪方法和基于差分的对比度增强算法;对于刀具的缺陷检测任务,提
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