应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断

作者： 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  

描述： 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为

应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断

作者： 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  

描述： 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为

应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断

作者： 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  

描述： 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为

应用深度核极限学习机的航空发动机部件故障诊断

作者： 逄珊   杨欣毅   张勇   韦祥   来源： 推进技术 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 极限学习机   故障诊断   深度神经网络   核方法   涡扇发动机   部件  

描述： 运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为

基于Faster R-CNN的轻量化遥感图像军用飞机检测模型

作者： 党玉龙     叶成绪   来源： 激光杂志 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   R   CNN   目标检测   Faster   军用飞机  

描述： 模型在参数量为23.844 MB的情况下，mAP_0.5-0.95达到了77.1%,检测速度达到了43.7帧/秒，相比于多个主流模型具有较好的综合性能。

光学遥感图像飞机目标识别算法

作者： 胡楠   李润生   王载武   来源： 影像技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   R   CNN   飞机识别   深度学习   Faster  

描述： 光学遥感图像中蕴含着大量信息,更新速度非常快。使用人工方法对光学遥感图像进行判读和目标的识别显然早已达不到现代社会各领域的需求。实时、高效地从光学遥感图像中识别出感兴趣目标具有非常重要的意义。本文对基于人工智能的图像飞机识别研究现状进行了总结,方便后续学者研究。

光学遥感图像飞机目标识别算法

作者： 胡楠   李润生   王载武   来源： 影像技术 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   R   CNN   飞机识别   深度学习   Faster  

描述： 光学遥感图像中蕴含着大量信息,更新速度非常快。使用人工方法对光学遥感图像进行判读和目标的识别显然早已达不到现代社会各领域的需求。实时、高效地从光学遥感图像中识别出感兴趣目标具有非常重要的意义。本文对基于人工智能的图像飞机识别研究现状进行了总结,方便后续学者研究。

基于Faster R-CNN算法实现航空照片的目标检测与识别

作者： 夏晨翕     何智杰     王森弘     景益娟   来源： 网络安全与数据治理 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： DIOR数据集   R   CNN   MMDetection框架   Faster   目标检测与识别  

描述： 基于深度学习的目标检测与识别技术旨在提升信息提取的时效性和目标检测的准确性，推动数据优势经由知识优势转化为决策与行动优势，对于科技发展有重大意义。基于Faster R-CNN的网络架构，采用基于MMDetection算法的识别解决方案，打通“探测—识别—感知”的壁垒，实现快速、精准地对航空影像检测与识别。研制出基于Web端显示的实时目标识别系统，通过对公开航空照片进行试验测试，最终结果展示算法鲁棒性强，系统运行稳定可靠。

基于Faster R-CNN算法实现航空照片的目标检测与识别

作者： 夏晨翕     何智杰     王森弘     景益娟   来源： 网络安全与数据治理 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： DIOR数据集   R   CNN   MMDetection框架   Faster   目标检测与识别  

描述： 基于深度学习的目标检测与识别技术旨在提升信息提取的时效性和目标检测的准确性，推动数据优势经由知识优势转化为决策与行动优势，对于科技发展有重大意义。基于Faster R-CNN的网络架构，采用基于MMDetection算法的识别解决方案，打通“探测—识别—感知”的壁垒，实现快速、精准地对航空影像检测与识别。研制出基于Web端显示的实时目标识别系统，通过对公开航空照片进行试验测试，最终结果展示算法鲁棒性强，系统运行稳定可靠。

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

作者： 李广帅   苏娟   李义红   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： R   CNN   上下文信息   Align   浅层特征增强   Faster   飞机检测   ROI  

描述： 在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)图像分析领域，飞机目标作为一种重要目标，对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题，提出一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。本文制作了一个SAR图像飞机数据集SAD(SAR Aircraft Dataset)，以Faster R-CNN为检测框架，利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框，以适应飞机目标的形状特点；借鉴inception模块思想，设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度，增强对浅层特征的表达；分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野，对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息；同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元，消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明，相比原始的Faster R-CNN算法，本文提出的改进的Faster R-CNN检测算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%，同时保持了较快的检测速度。