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关键词
作者: 朱国闯     成毅     葛文     陈经昊     曾钰崴   来源: 测绘科学技术学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 目视航空图   增强地图   目标检测   表达方法   小目标要素  
描述:
联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别
作者: 刘思婷     王庆栋     张力     韩晓霞     王保前     刘玉贤   来源: 遥感学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 关键点检测   分割   目标检测   条件随机场   飞机型号识别  
描述: 目前,受限于数据集精细度与网络结构,深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题,提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地
基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法
作者: 单慧琳     吕宗奎     付相为     胡宇翔     段修贤     张银胜   来源: 电子测量与仪器学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   特征上采样   图像处理   目标检测   多尺度特征融合  
描述: 的准确性。在DOTAv1数据集上的检测精度达到了95.2%,相较于YOLOv5s、SCRDet、ASSD等主流算法,飞机目标的检测精度提高了3.7%~18%。此外,该方法的检测速度以及模型参数量分别为
改进YOLOv10n的SAR飞机目标检测
作者: 曹菡     陈黎伟     李璐     陶利   来源: 测绘科学 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 自适应阈值焦点损失   YOLOv10   合成孔径雷达   目标检测   上下文聚合模块  
描述: 改进YOLOv10n的SAR飞机目标检测
基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
作者: 温海茹   来源: 内燃机与配件 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   深度学习   剩余使用寿命预测  
描述: 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
旋转式航空重力梯度仪动态测量误差传递模型与事后误差补偿
作者: 程一   李桐林   周帅   来源: 地球物理学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 误差传递模型   事后误差补偿   深度学习   重力梯度仪  
描述:深度学习方法对航空动态测量误差进行补偿,并基于误差传递传递模型建立仿真数据样本集验证了方法的有效性;最后,通过航空重力梯度仪实测数据的处理和应用,验证了本文建立事后误差补偿方法的泛化性,进一步验证了本文建立方法在航空动态测量噪声抑制中的实用性,为航空重力梯度动态测量数据的处理提供技术储备.
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者: 李雪   何元清   胡耀   来源: 现代计算机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  
描述: 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者: 李雪   何元清   胡耀   来源: 现代计算机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 长短期记忆网络   深度学习   轨迹预测  
描述: 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理
通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
作者: 王翔   来源: 内燃机与配件 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 深度学习   训练飞行   异常检测  
描述: ,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
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