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根据【关键词:关键点检测,分割,目标检测,条件随机场,飞机型号识别】搜索到相关结果 108 条
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联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别
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作者:
刘思婷
王庆栋
张力
韩晓霞
王保前
刘玉贤
来源:
遥感学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
关键点检测
分割
目标检测
条件随机场
飞机型号识别
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描述:
目前,受限于数据集精细度与网络结构,深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题,提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地
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基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法
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作者:
辛佳雯
王睿
谢艳霞
孙军华
来源:
仪器仪表学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
关键点检测
深度学习
双目立体视觉
缺陷检测
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描述:
针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题,本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN
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基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法
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作者:
辛佳雯
王睿
谢艳霞
孙军华
来源:
仪器仪表学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
关键点检测
深度学习
双目立体视觉
缺陷检测
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描述:
针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题,本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN
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基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法
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作者:
辛佳雯
王睿
谢艳霞
孙军华
来源:
仪器仪表学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
关键点检测
深度学习
双目立体视觉
缺陷检测
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描述:
针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题,本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN(AD-CPN
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基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷自动化检测方法
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作者:
辛佳雯
王睿
谢艳霞
孙军华
来源:
仪器仪表学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
关键点检测
深度学习
双目立体视觉
缺陷检测
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描述:
针对航空发动机螺栓存在背景复杂、目标小、且精细特征不明显的问题,本文研究了一种基于关键点检测的航空发动机螺栓安装缺陷的自动化检测方法。首先设计了基于Faster RCNN和改进CPN(AD-CPN
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民航突发事件实体识别方法研究
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作者:
王红
李浩飞
邸帅
来源:
计算机应用与软件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆神经网络
条件随机场
实体识别
知识图谱
民航突发事件
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描述:
针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化
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基于字符与单词嵌入的航空安全命名实体识别
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作者:
孙安亮
时宏伟
王金策
来源:
计算机技术与发展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
条件随机场
命名实体识别
双向长短期记忆网络
航空安全
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描述:
长短期记忆模型(BILSTM)、卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF),构建一种使用字符与词两个粒度的模型,对航空安全事故进行命名实体识别(NER),以提取事故中的实体。采用航空事故报道为实验数据
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民航突发事件实体识别方法研究
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作者:
王红
李浩飞
邸帅
来源:
计算机应用与软件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆神经网络
条件随机场
实体识别
知识图谱
民航突发事件
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描述:
针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化
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基于字符与单词嵌入的航空安全命名实体识别
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作者:
孙安亮
时宏伟
王金策
来源:
计算机技术与发展
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
条件随机场
命名实体识别
双向长短期记忆网络
航空安全
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描述:
长短期记忆模型(BILSTM)、卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF),构建一种使用字符与词两个粒度的模型,对航空安全事故进行命名实体识别(NER),以提取事故中的实体。采用航空事故报道为实验数据
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基于区域协方差和目标度的航空侦察图像舰船目标检测
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作者:
刘松涛
姜康辉
刘振兴
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
目标度
条件随机场
区域协方差
显著性检测
高效子窗口搜索
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描述:
为了实现岛岸复杂环境下航空侦察图像舰船目标检测,提出一种基于区域协方差和目标度的显著目标检测方法。在联合条件随机场和字典学习的图像显著性检测框架下,首先提取每个区域增强的sigma特征,并进行稀疏