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根据【关键词:
情绪识别,CBAM,Conv,YOLOv7,Ghost,目标检测
】搜索到相关结果
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关键词
基于矩阵信息几何的飞机尾流
目标检测
方法
作者:
刘俊凯*①
李健兵②
马
梁①
陈忠宽①
蔡益朝①
来源:
雷达学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
矩阵信息几何
飞机尾流
目标检测
矩阵CFAR
矩阵流形
描述:
矩阵信息几何在雷达信号处理和
目标检测
中的应用是一个正在引起关注的研究方向。飞机尾流回波经过傅里叶变换后,其功率谱是展宽的,传统动
目标检测
(MTD)方法未能对展宽的功率谱进行有效积累。针对飞机
基于矩阵信息几何的飞机尾流
目标检测
方法
作者:
刘俊凯*①
李健兵②
马
梁①
陈忠宽①
蔡益朝①
来源:
雷达学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
矩阵信息几何
飞机尾流
目标检测
矩阵CFAR
矩阵流形
描述:
矩阵信息几何在雷达信号处理和
目标检测
中的应用是一个正在引起关注的研究方向。飞机尾流回波经过傅里叶变换后,其功率谱是展宽的,传统动
目标检测
(MTD)方法未能对展宽的功率谱进行有效积累。针对飞机
基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测
作者:
夏正洪
何琥
吴建军
魏汝祥
来源:
中国安全生产科学技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
召回率
精确率
深度学习
目标检测
航空铆钉
描述:
针对航空铆钉小
目标检测
准确率较低、速率较慢等问题,提出
1
种基于深度学习的航空铆钉分类及异常情况检测方法。首先,根据钉头外观对航空铆钉进行分类,制作航空铆钉数据集;然后,构建航空铆钉分类及异常情况检测
基于改进YOLOv8的飞机起降飞行姿态风险检测
作者:
罗凤娥
杜裕鑫
刘玉妍
朱子垚
吴小林
韩晓彤
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
风险检测
特征提取
目标检测
改进YOLOv8
起降飞行姿态
描述:
基于改进YOLOv8的飞机起降飞行姿态风险检测
改进YOLOv8的轻量级军事飞机检测算法
作者:
刘丽
张硕
白宇昂
李宇健
张初夏
来源:
计算机工程与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
知识蒸馏
目标检测
YOLOv8
模型剪枝
军事飞机
描述:
改进YOLOv8的轻量级军事飞机检测算法
作者:
朱国闯
成毅
葛文
陈经昊
曾钰崴
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
目视航空图
增强地图
目标检测
表达方法
小目标要素
描述:
作者:
黄子恒
芮杰
林雨准
王淑香
刘相云
来源:
测绘通报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
损失函数
注意力机制
YOLOv5
目标检测
飞机检测
描述:
联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别
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
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。该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法,利用“预训练+微调+后处理”的方式实现飞机型号的高精度识别。首先,基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别。其次,为了便于后期高精度模板匹配,利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法,实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整;最后,在本文构建的飞机型号模板库基础上,将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配,实现飞机目标的型号识别。为了验证所提方法的有效性,本文进行了相关实验,并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比,结果表明,本文所提方法具有更高准确率,并且在实用性方面更具优势。
基于DFECANet的遥感图像飞机
目标检测
方法
作者:
单慧琳
吕宗奎
付相为
胡宇翔
段修贤
张银胜
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
特征上采样
图像处理
目标检测
多尺度特征融合
描述:
的准确性。在DOTAv
1
数据集上的检测精度达到了95.2%,相较于YOLOv5s、SCRDet、ASSD等主流算法,飞机目标的检测精度提高了3.7%~
18
%。此外,该方法的检测速度以及模型参数量分别为
基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机
目标检测
作者:
葛海婷
杨铁梅
来源:
太原科技大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
RCNN
深度学习
目标检测
Mask
描述:
针对传统的图像检测算法在遥感领域中存在的问题,将改进的Mask-RCNN检测算法应用于遥感领域。通过优化Resnet特征提取网络,提高算法的特征提取能力;通过改进NMS非极大值抑制网络,优化区域推荐网络。并在自建的遥感飞机数据集上验证算法的稳定性以及有效性。经检测,改进的算法能够提升遥感图像中飞机的检测精度,并且有效降低了飞机目标的误检和漏检问题。
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