基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法

作者： 赵一铭     王佩瑾     刁文辉     孙显     邓波   来源： 南京大学学报(自然科学) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 元学习   SAR图像分类   通道注意力模块   预训练   小样本学习  

描述： 和预训练模块对模型的性能均有一定的提升效果.通过对比实验，证明和当前常用的小样本学习方法相比，构建的分类方法能在SAR图像分类中获得较高的准确率，在第一组实验的5-way 1-shot实验中得到的分类精度提高了5.9%，在5-way 5-shot实验中提高了1.92%.

基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法

作者： 赵一铭     王佩瑾     刁文辉     孙显     邓波   来源： 南京大学学报(自然科学) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 元学习   SAR图像分类   通道注意力模块   预训练   小样本学习  

描述： 和预训练模块对模型的性能均有一定的提升效果.通过对比实验，证明和当前常用的小样本学习方法相比，构建的分类方法能在SAR图像分类中获得较高的准确率，在第一组实验的5-way 1-shot实验中得到的分类精度提高了5.9%，在5-way 5-shot实验中提高了1.92%.

某航空电机球轴承过热失效分析与改进研究

作者： 李世理     张文虎     李心庆     赵磊     邓波   来源： 机电工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 电机运转寿命   润滑脂碳化   转轴受热变形   轴承过热失效机理   球轴承   角接触球轴承   接触应力和温度场分析  

描述： 球轴承过热失效的主要原因，转轴受热变形后挤压两端轴承，使得滚动体与滚道之间最大接触应力可达2 512.0 MPa;过载条件下，加剧了轴承摩擦生热，导致温度急剧上升，最高可达219.2℃,润滑脂因高温碳化

基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法

作者： 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源： 雷达学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  

描述： 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),实现对候选目标的精确检测和鉴别;最后,因为SAR数据量有限、易导致过拟合,提出4种适用于SAR图像的数据增强方法,具体包括平移、斑点加噪、对比度增强和小角度旋转。实验证实该飞机检测算法在高分辨率Terra SAR-X数据集上效果显著,与传统的SAR飞机检测方法相比,该方法检测效率更高,泛化能力更强。

基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法

作者： 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源： 雷达学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  

描述： 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),实现对候选目标的精确检测和鉴别;最后,因为SAR数据量有限、易导致过拟合,提出4种适用于SAR图像的数据增强方法,具体包括平移、斑点加噪、对比度增强和小角度旋转。实验证实该飞机检测算法在高分辨率Terra SAR-X数据集上效果显著,与传统的SAR飞机检测方法相比,该方法检测效率更高,泛化能力更强。

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取

作者： 陈凯强   高鑫   闫梦龙   张跃   孙显   来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   建筑物提取   深度学习   遥感   航空影像  

描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取

作者： 陈凯强   高鑫   闫梦龙   张跃   孙显   来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   建筑物提取   深度学习   遥感   航空影像  

描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取

作者： 陈凯强   高鑫   闫梦龙   张跃   孙显   来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   建筑物提取   深度学习   遥感   航空影像  

描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取

作者： 陈凯强   高鑫   闫梦龙   张跃   孙显   来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   建筑物提取   深度学习   遥感   航空影像  

描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取

作者： 陈凯强   高鑫   闫梦龙   张跃   孙显   来源： 遥感学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   建筑物提取   深度学习   遥感   航空影像  

描述： 建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。