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根据【关键词:
改进YOLOv5s,细粒度识别,特征融合,目标检测,遥感飞机影像
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关键词
融合边界框高斯建模与特征聚合分发的遥感飞机
细粒度识别
作者:
王晓燕
梁文辉
李杰
牟建宏
王禧钰
来源:
中国图象图形学报
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
改进YOLOv5s
细粒度识别
特征融合
目标检测
遥感飞机影像
描述:
融合边界框高斯建模与特征聚合分发的遥感飞机
细粒度识别
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
航空遥感影像中的轻量级小
目标检测
作者:
薛雅丽
孙瑜
马瀚融
来源:
电光与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
小目标
遥感图像
特征融合
深度学习
目标检测
描述:
单阶段
目标检测
算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础,针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难,提出一种提升复杂背景下小
目标检测
精度的轻量级
目标检测
基于跨尺度融合的图像型航空火灾探测器
作者:
张沛
任恒英
田佳麒
陈童
闫伟伟
张为
来源:
光电工程
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
改进YOLOv5s
火灾检测
RK3588
轻量化
描述:
基于跨尺度融合的图像型航空火灾探测器
基于注意力和自适应
特征融合
的SAR图像飞机
目标检测
作者:
夏一帆
赵凤军
王樱洁
王春乐
来源:
电讯技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
合成孔径雷达(SAR)
特征融合
飞机检测
描述:
飞机
目标检测
算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制,以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次,在特征增强网络中引入自适应
特征融合
机制,提高了对不同大小飞机的特征提取能力,同时改善
基于面部
特征融合
的飞行员专注度识别方法
作者:
包其建
顾人舒
顾宏斌
来源:
航空计算技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
特征融合
专注度等级
循证训练
LBP特征
描述:
基于面部
特征融合
的飞行员专注度识别方法
基于融合级联多尺度特征和注意力的航空发动机试验转子系统故障诊断方法
作者:
曾慧
张芹
来源:
机械设计与研究
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
特征融合
故障诊断
深度学习
描述:
基于融合级联多尺度特征和注意力的航空发动机试验转子系统故障诊断方法
基于
特征融合
的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
作者:
李泽东
李志农
陶俊勇
毛清华
张旭辉
来源:
兵工学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力增强卷积
深度卷积神经网络
特征融合
故障诊断
航空发动机滚动轴承
描述:
针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种注意力增强卷积神经网络的机械故障诊断方法。通过经验模态分解、变分模态分解和小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号的高维特征模量;将特征模量组成多通道样本输入到注意力增强卷积神经网络中进行训练,利用网络对特征模量自适应地融合和选择,从而挖掘特征模量的隐式特征;使用Softmax分类器进行分类识别;通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断;利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试,以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明:该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。
面向边缘智能光学感知的航空紧固件旋转检测
作者:
符长虹
陈锟辉
鲁昆瀚
郑光泽
赵吉林
来源:
应用光学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
旋转目标检测
特征融合
空洞幻影模块
边缘部署
航空紧固件
描述:
针对航空紧固件分拣过程中现有方法存在效率低、成本高、精度差等问题,提出一种面向边缘智能光学感知的旋转
目标检测
方法。构建一种基于强化语义和优化空间的
特征融合
机制,有效提升
目标检测
模型的性能;设计一种
基于
特征融合
与软判决的遥感图像飞机检测
作者:
朱明明
许悦雷
马时平
李帅
马红强
来源:
光学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
区域卷积神经网络
特征融合
图像处理
软判决
飞机检测
描述:
提出了一种
特征融合
结合软判决的飞机检测方法。以区域卷积神经网络为基本框架,依次采用L2范数归一化、特征连接、尺度缩放和特征降维来融合多层特征。为了降低网络在目标高度重叠时的漏检率,引入软判决来改进
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