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基于改进YOLOv3算法的公路车道线检测方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 6, 页码: 1560-1568
Authors:  崔文靓;  王玉静;  康守强;  谢金宝;  王庆岩;  MIKULOVICH Vladimir Ivanovich
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车道线检测  深度学习  YOLOv3  K-means++  计算机视觉  
基于改进SAE和双向LSTM的滚动轴承RUL预测方法 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 2327-2336
Authors:  康守强;  周月;  王玉静;  谢金宝;  MIKULOVICHVladimirIvanovich
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滚动轴承  稀疏自动编码器  无监督特征提取  双向长短时记忆网络  剩余使用寿命预测  
Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 104-135
Authors:  Jiaqi Liu;  Guoyang Xie;  Jinbao Wang;  Shangnian Li;  Chengjie Wang;  Feng Zheng;  Yaochu Jin
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Image anomaly detection, defect detection, industrial manufacturing, deep learning, computer vision  
基于无监督深度模型迁移的滚动轴承寿命预测方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 12, 页码: 2627-2638
Authors:  康守强;  邢颖怡;  王玉静;  王庆岩;  谢金宝;  MIKULOVICHVladimirIvanovich
Adobe PDF(3083Kb)  |  Favorite  |  View/Download:54/19  |  Submit date:2024/04/17
滚动轴承  不同工况  模型迁移  状态识别  剩余使用寿命