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关键词
面向航空目标检测的神经网络加速器设计
作者: 施立瑞   王帅帅   肖昊   来源: 航空科学技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   FPGA   目标检测   Winograd算法   加速器  
描述: 卷积神经网络被广泛应用于航空图像目标检测领域。然而,由于航空图像成像背景环境复杂、目标尺寸小且方向任意,为了提取更高层次的特征信息,神经网络模型的结构复杂度不断提高,使得模型计算复杂度高、计算时间长
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
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者: 杨小冈   高凡   卢瑞涛   李维鹏   张涛   曾俊   来源: 信息与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力   通道剪枝   深度学习   目标检测   模型压缩  
描述: 为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空目标检测需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空目标检测方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者: 杨小冈   高凡   卢瑞涛   李维鹏   张涛   曾俊   来源: 信息与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力   通道剪枝   深度学习   目标检测   模型压缩  
描述: 为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空目标检测需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空目标检测方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测
作者: 傅荣春雪   刘君强   冯潇楠   余卓倩   来源: 航空计算技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   图像去噪   目标检测   孔探图像   剪枝算法  
描述: 航空发动机叶片作为航空器重要的零件,其健康状况直接关系到航班的运行安全。叶片由于工作环境恶劣很容易产生裂纹、掉块、烧灼等损伤,目前基于孔探技术的叶片损伤检测以人工为主,检测结果在很大程度上受到
基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
作者: 杜泽星   殷进勇   杨建   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   图像处理   目标检测   半监督学习   生成式对抗网络  
描述: 基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机目标检测
作者: 姚相坤   万里红   霍宏   方涛   来源: 计算机工程 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   卷积神经网络   多结构网络   目标检测   高分遥感影像  
描述: 传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。针对该问题,构建一种多结构卷积神经网络模型(MSCNN)自动学习目标特征。通过改变卷积滤波器尺寸、数量以及网络层数
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     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。针对飞机尾流
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     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。针对飞机尾流
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
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