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遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法
作者: 郭琳   秦世引   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 停机坪与跑道分割   深度神经网络   深度学习   飞机目标检测   大幅面遥感图像  
描述: 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。
基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标检测方法
作者: 钟聃     李铁虎     李诚   来源: 光子学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 深度学习   机场场面   迁移学习   特征金字塔网络   飞机目标检测  
描述: 提出了一种改进的深度学习模型,旨在解决检测问题。首先基于迁移学习,微调预训练模型,提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次,融入调整模块以增加深层特征图的感受野,提升模型的鲁棒性。引入
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
基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法
作者: 张贝贝     刘建辉     王鑫     魏祥坡     麻顺顺   来源: 海洋测绘 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制优化   特征融合   深度学习   YOLOv5网络   飞机目标检测  
描述: 基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法
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YOLOv4的航空发动机叶片凸台目标检测
作者: 陈为   钟欣童   张婧   李泽辰   来源: 计算机仿真 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 数据增强   目标检测   叶片凸台检测   聚类分析  
描述: 的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点,通过聚类分析的方法调整先验框尺寸,同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明,改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了15.85%,召回率提高了21%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD目标检测算法。
不完备信息条件下航空反潜数据增强与态势分析方法
作者: 李辰     胡袆帆   来源: 航空电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 不完备信息   数据增强   态势分析   航空反潜  
描述: 在航空反潜时,获得的情报信息有限,需要在信息不完备条件下感知目标并分析态势,本文提出不完备数据增强、知识重构与态势分析的解决方法。通过生成式对抗网络对声与非声等反潜感知缺失信息进行数据增强,提高感知
作者: 许雅玺     鲁健平   来源: 科技和产业 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 情感分析   注意力机制   数据增强   BiGRU模型  
描述:
基于YOLOv5的航空发动机部件识别
作者: 敖良忠   朱俊名   王欣   来源: 信息技术与信息化 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   YOLOv5s   增强现实   数据增强   实时识别  
描述: 为了实现快速且高精度的识别航空发动机部件,设计了一种采用YOLOv5算法的航空发动机部件识别方法。使用相机拍摄获取真实航空发动机上的部件原始图片,并使用LabelImg标注工具和数据增强方法自建
基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
作者: 王思雨   高鑫   孙皓   郑歆慰   孙显   来源: 雷达学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 合成孔径雷达(SAR)   数据增强   视觉显著性   飞机检测   卷积神经网络(CNN)  
描述: 特征,进而导致目标的不精确定位和大量虚警的产生。基于上述问题,该文构建了一个全新的SAR图像飞机目标检测算法框架。首先,针对大场景SAR图像应用需求,提出了改进的显著性预检测方法,从而实现SAR图像
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