基于迁移学习的飞机线束模板图纸识别模型研究

作者： 周文举     朱一丁     杨庆华     朱喜     王长法   来源： 信阳师范学院学报(自然科学版) 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 线束模板图纸   卷积神经网络   航空电气线路互联系统(EWIS)   16网络   VGG   迁移学习  

描述： 针对航空电气线路互联系统(EWIS)线束模板图纸在更改时的识别与分类问题，设计了一种基于迁移学习的飞机线束模板图纸内容分类方法。由现有的线束模板图纸建立线束模板图纸元素数据集，选定VGG-1

基于视觉Transformer飞行员姿态估计

作者： 吴红兰     刘豪     孙有朝   来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   智能驾驶舱   民用飞机   飞行员姿态估计   自注意力   可解释性  

描述： 飞行员姿态(ViTPPose)估计模型，该模型在卷积神经网络(CNN)主干网络末端使用包含多层编码层的双支路Transformer模块，编码层联合Transformer和空洞卷积，在增大感受野的同时捕捉

基于神经网络的航空行李点云检测方法研究

作者： 翁博文   胡丹丹   罗其俊   来源： 电子世界 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 随机梯度下降法   测试数据集   点云特征   卷积神经网络   点云数据   云检测   三层感知机   全局特征   多层感知机  

描述： 针对航空旅客托运行李相似度高、几何特征强、材质复杂等特点,提出一种基于多层神经网络的航空行李点云检测方法。该方采用MLP结构对点云的全局特征进行描述,并针对点云的几何特征引入X-Conv卷积以增强对边缘点云的几何描述,增强网络对空洞点云的识别能力。通过在某机场现场采集的行李点云数据集验证了该方法的准

一种基于级联神经网络的飞机检测方法

作者： 王晓林   苏松志   刘晓颖   蔡国榕   李绍滋   来源： 智能系统学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 嵌入式设备   遥感图像   级联   卷积神经网络   两阶段   深度学习   飞机检测   由粗到细  

描述： 到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用

改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用

作者： 郑志强   刘妍妍   潘长城   李国宁   来源： 电光与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO   Densenet   遥感图像   means   卷积神经网络   飞机识别   k   V3  

描述： ,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析

基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究

作者： 闫婧   武林伟   刘伟杰   韩如雪   来源： 现代电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 无参考模型   特征提取   卷积神经网络   特征融合   多模态数据   深度学习   网络结构   影像质量评价  

描述： 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件，但各类传感器成像机理不同，质量影响因素多样，往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型，从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题，提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型，通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系，完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合，实现对多种模态影像数据的质量评估，进而快速有效地监测筛选采集数据的质量，提高有效数据采集效率。实验结果表明，该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。