首页>
根据【关键词:高分辨率遥感影像,卷积神经网络,多特征融合,变化检测,飞机目标,遥感,多元变化检测】搜索到相关结果 183 条
-
基于图像识别的航空姿态指引仪故障检测系统
-
作者:
彭俊榕
魏麟
谭任翔
何峻毅
来源:
仪表技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
姿态指引仪
卷积神经网络
维修
故障检测
图像识别
Hough变换
-
描述:
对于航空姿态指引仪的维修,仅靠人工目视检测效率低下,为了解决该问题,研究出一种基于Hough变换和改进的AlexNet卷积神经网络的图像识别算法。通过分析处理和识别分类指引仪表盘图像的特定区域,及时
-
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
-
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
-
描述:
光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以
-
基于图像识别的航空姿态指引仪故障检测系统
-
作者:
彭俊榕
魏麟
谭任翔
何峻毅
来源:
仪表技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
姿态指引仪
卷积神经网络
维修
故障检测
图像识别
Hough变换
-
描述:
对于航空姿态指引仪的维修,仅靠人工目视检测效率低下,为了解决该问题,研究出一种基于Hough变换和改进的AlexNet卷积神经网络的图像识别算法。通过分析处理和识别分类指引仪表盘图像的特定区域,及时
-
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
-
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
-
描述:
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
-
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
-
作者:
董永峰
仉长涛
汪鹏
冯哲
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
图像处理
目标检测
深度学习
Mask
RCNN算法
-
描述:
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
-
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
-
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
-
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