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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
- 基于字符与单词嵌入的航空安全命名实体识别
- 作者： 孙安亮 时宏伟 王金策 来源： 计算机技术与发展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 条件随机场 命名实体识别 双向长短期记忆网络 航空安全
- 描述： 期记忆模型(BILSTM)、卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF),构建一种使用字符与词两个粒度的模型，对航空安全事故进行命名实体识别(NER),以提取事故中的实体。采用航空事故报道为实验数据集
- 飞机重着陆预警分析方法
- 作者： 郑磊 池宏 许保光 邵雪焱 来源： 数学的实践与认识 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 重着陆 卷积神经网络 操作模式 预警分析 多元时间序列
- 描述： 飞机着陆垂直载荷大(重着陆)是严重的安全事件,轻则对机身结构造成伤害,严重时可能导致机毁人亡.从快速存取记录器(Quick Access Recorder, QAR)记录的飞行参数数据中挖掘规律并提前预警,对飞行安全意义重大.首先使用基于动态时间规整距离的时间序列聚类分析来确定飞行操作模式,然后研究在已知和未知飞行操作模式的情况下,重着陆预警分析的效果.对比试验表明,已知飞行操作模式的情况下,重着陆预警的召回率指标较好,可以发现更多的重着陆事件,提高安全性.
- 基于卷积神经网络的遥感图像飞机检测
- 作者： 张义德 胡长雨 胡春育 来源： 光电子技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 卷积神经网络 微调 迁移学习 飞机检测
- 描述： 提出一种CNN的遥感图像飞机检测的方法。首先获得预训练好的CNN,然后通过参数迁移获得五层卷积层模型参数,接着利用遥感图像对第五层卷积层进行微调获得一个特征提取器。将特征提取器用于提取遥感图像训练集的深度特征,训练可变形部件检测模型。实验表明,提出的方法大大提高了遥感图像飞机目标检测精度,准确率达96%以上。
- 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
- 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
- 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。