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关键词
遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法
作者: 周敏   史振威   丁火平   来源: 中国图象图形学报 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   可见光遥感   飞机   分类  
描述: 。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像
作者: 唐卫贞     黄婷     黄洲升   来源: 航空计算技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   危险源   机场风险管控   自然语言处理   效能评估  
描述:
基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
作者: 王捷     周迪     左洪福     陆扬   来源: 计算机与数字工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 长短时记忆神经网络   卷积神经网络   深度学习   民航安全   文本分析  
描述: 安全是民航业的核心主题,非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度,论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型,用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较,在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明,所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率,对于不平衡数据样本,具有最稳定的分类性能。
基于卷积神经网络的飞机目标分类方法
作者: 刘军伟     谭贤四     曲智国     于海成   来源: 计算机仿真 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 连续小波变换   时频图   飞机目标分类   卷积神经网络   迁移学习  
描述: 基于卷积神经网络的飞机目标分类方法
民航服务领域的知识图谱构建方法
作者: 于飞     周鹏鹏     寇菲菲   来源: 民航学报 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   民航服务领域   卷积神经网络   信息检索   知识图谱  
描述: 民航服务领域的知识图谱构建方法
基于分数阶Gabor变换卷积的遥感图像飞机目标检测算法
作者: 陈昕     单慧琳     段修贤     吴心悦     马丁     张银胜   来源: 航天返回与遥感 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   卷积神经网络   深度学习   分数阶Gabor变换   飞机目标检测  
描述: 基于分数阶Gabor变换卷积的遥感图像飞机目标检测算法
CNN-LSTM驱动的航空发动机叶片裂纹激光超声检测方法
作者: 朱洪林     黄刘伟     石文泽     卢超     盛敏     王杰林   来源: 中国激光 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 裂纹检测   卷积神经网络   高压压气机叶片   FIR滤波   激光超声检测  
描述: CNN-LSTM驱动的航空发动机叶片裂纹激光超声检测方法
CNN-LSTM驱动的航空发动机叶片裂纹激光超声检测方法
作者: 朱洪林     黄刘伟     石文泽     卢超     盛敏     王杰林   来源: 中国激光 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 裂纹检测   卷积神经网络   高压压气机叶片   FIR滤波   激光超声检测  
描述: CNN-LSTM驱动的航空发动机叶片裂纹激光超声检测方法
多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测
作者: 徐俊峰   张保明   余东行   林雨准   郭海涛   来源: 遥感学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 高分辨率遥感影像   卷积神经网络   多特征融合   变化检测   飞机目标   遥感   多元变化检测  
描述:卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
作者: 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  
描述: 光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。
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