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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
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关键词
基于区域协方差和目标度的航空侦察图像舰船
目标检测
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
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
民航突发事件实体识别方法研究
作者:
王红
李浩飞
邸帅
来源:
计算机应用与软件
年份:
2020
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
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
民航突发事件实体识别方法研究
作者:
王红
李浩飞
邸帅
来源:
计算机应用与软件
年份:
2020
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
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
基于聚类的航空导管三维重建方法
作者:
李红卫
汪俊
来源:
计算机工程与设计
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
点云
分割
轴线
提取
导管
模型重建
描述:
对一般类型的航空导管的三维模型重建进行研究,针对其尺寸不一、结构复杂等特点,利用K-Means聚类算法对导管点云进行三维
分割
,提出一种基于细分圆柱思想的导管轴线提取算法,利用CATIA三维建模软件对
基于聚类的航空导管三维重建方法
作者:
李红卫
汪俊
来源:
计算机工程与设计
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
点云
分割
轴线
提取
导管
模型重建
描述:
对一般类型的航空导管的三维模型重建进行研究,针对其尺寸不一、结构复杂等特点,利用K-Means聚类算法对导管点云进行三维
分割
,提出一种基于细分圆柱思想的导管轴线提取算法,利用CATIA三维建模软件对
基于聚类的航空导管三维重建方法
作者:
李红卫
汪俊
来源:
计算机工程与设计
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
点云
分割
轴线
提取
导管
模型重建
描述:
对一般类型的航空导管的三维模型重建进行研究,针对其尺寸不一、结构复杂等特点,利用K-Means聚类算法对导管点云进行三维
分割
,提出一种基于细分圆柱思想的导管轴线提取算法,利用CATIA三维建模软件对
基于聚类的航空导管三维重建方法
作者:
李红卫
汪俊
来源:
计算机工程与设计
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空
点云
分割
轴线
提取
导管
模型重建
描述:
对一般类型的航空导管的三维模型重建进行研究,针对其尺寸不一、结构复杂等特点,利用K-Means聚类算法对导管点云进行三维
分割
,提出一种基于细分圆柱思想的导管轴线提取算法,利用CATIA三维建模软件对
基于本体驱动的航空情报表格信息结构化研究
作者:
赖欣
李思宁
梁昌盛
张恒嫣
来源:
计算机科学
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空情报
随机森林
条件随机场
AI
命名实体识别
本体
Document
描述:
的描述;其次,利用Document AI对表格文档的布局结构进行研究与预处理,并利用随机森林算法与
条件随机场
模型进行特征实体提取验证与分析。实验结果表明,所提方法能够有效提取航空情报表格中的特征实体,为航空情报领域静态数据深入挖掘提供参考。
基于本体驱动的航空情报表格信息结构化研究
作者:
赖欣
李思宁
梁昌盛
张恒嫣
来源:
计算机科学
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空情报
随机森林
条件随机场
AI
命名实体识别
本体
Document
描述:
的描述;其次,利用Document AI对表格文档的布局结构进行研究与预处理,并利用随机森林算法与
条件随机场
模型进行特征实体提取验证与分析。实验结果表明,所提方法能够有效提取航空情报表格中的特征实体,为航空情报领域静态数据深入挖掘提供参考。
基于改进YOLOv4算法的遥感图像飞机
目标检测
作者:
王惠中
文学
来源:
计算机与数字工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
特征融合
目标检测
YOLOv4
描述:
针对在遥感图像上对飞机
目标检测
的精度低问题,论文通过对PANet特征融合网络结构的加深使得YOLOv4算法对小目标的检测更加敏感,进而提高算法的平均检测精度;另外,利用K-means++算法产生
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