作者： 黄子恒     芮杰     林雨准     王淑香     刘相云   来源： 测绘通报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 损失函数   注意力机制   YOLOv5   目标检测   飞机检测  

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。该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法，利用“预训练+微调+后处理”的方式实现飞机型号的高精度识别。首先，基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别。其次，为了便于后期高精度模板匹配，利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法，实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整；最后，在本文构建的飞机型号模板库基础上，将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配，实现飞机目标的型号识别。为了验证所提方法的有效性，本文进行了相关实验，并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比，结果表明，本文所提方法具有更高准确率，并且在实用性方面更具优势。

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

融合边界框高斯建模与特征聚合分发的遥感飞机细粒度识别

作者： 王晓燕     梁文辉     李杰     牟建宏     王禧钰   来源： 中国图象图形学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 改进YOLOv5s   细粒度识别   特征融合   目标检测   遥感飞机影像  

描述： 融合边界框高斯建模与特征聚合分发的遥感飞机细粒度识别

基于全局—局部上下文自适应加权融合的红外飞机检测算法

作者： 徐红鹏     刘刚     习江涛     童军   来源： 中国图象图形学报 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 红外飞机   自适应加权   目标检测   全局上下文   局部上下文  

描述： 基于全局—局部上下文自适应加权融合的红外飞机检测算法

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： 航空重力梯度测量技术可快速、高效地完成面积性重力梯度数据采集工作，在矿产资源勘查、军事目标探测等诸多科学领域具有广泛的应用.而航空重力梯度动态测量误差补偿方法是重力梯度动态测量数据处理中的一项重要工作.本文首先对旋转式重力梯度仪误差传递机理进行了定量分析，在综合考虑重力梯度仪系统非理想因素相互作用的情况下，建立了多种非理想因素与外部动态运动参数相耦合的误差传递模型；其次，提出了基于数据驱动的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，设定网络模型参数，构建轨迹预测模型，提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化，改进长短期记忆网络的隐藏层结构，实现对航空器场面轨迹的中期预测。