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- 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
- 基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 曹越 来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 端对端预测 状态参数
- 描述： 针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题，提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本，连续的剩余寿命值
- 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。