一种具有精确位姿的飞机CAD模型投影图像库设计方法

作者： 付泰   杨力   王斌   来源： 计算机科学 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 精确位姿   投影   3D   OpenGL   CAD模型   复杂三维结构  

描述： 性,选用OpenGL作为CAD模型的显示工具。首先标定虚拟相机内外参数,考虑到运动的相对性,保持虚拟相机不动,按设定距离将目标模型以1°为步长,俯仰和方位各旋转0~90°和0~360°进行投影,从而得到具有精确位姿的目标投影图像库。

多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 卢晓光   周波   韩萍   韩宾宾   来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   极化合成孔径雷达   飞机目标检测   SVM分类器  

描述： PolSAR图像多特征分类的飞机目标检测方法。该方法分为线下分类器训练和飞机目标检测两部分。使用Filter特征选择结合穷举法筛选出分类性能高的飞机极化特征训练SVM(Support Vector

基于改进CLAHE的航空发动机导向叶片DR图像增强

作者： 冯雄博   陈曦   闵慧娜   吴伟   王树鹏   邬冠华   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 导向叶片   限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)   图像增强   数字射线(DR)图像   微小缺陷  

描述： 为了解决航空发动机导向叶片数字射线（DR）检测图像信息动态范围大、对比度低、细节信息不明显，缺陷区域难以识别的问题，提出一种改进型限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）算法。采用CLAHE增强

基于CenterNet的航空遥感图像目标检测

作者： 杨曦中   高冠鸿   熊智   张玲   来源： 航空电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 目标检测   深度学习   神经网络   CenterNet  

描述： 为实现高精度的航空图像目标检测，将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中，同时使用Resnet50主干网络，并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后

基于改进CLAHE的航空发动机导向叶片DR图像增强

作者： 冯雄博   陈曦   闵慧娜   吴伟   王树鹏   邬冠华   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 导向叶片   限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)   图像增强   数字射线(DR)图像   微小缺陷  

描述： 为了解决航空发动机导向叶片数字射线（DR）检测图像信息动态范围大、对比度低、细节信息不明显，缺陷区域难以识别的问题，提出一种改进型限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）算法。采用CLAHE增强

基于图像特征融合的航空装备多属性维修决策方法

作者： 陈银   郝田义   彭寒   来源： 制造业自动化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修决策   故障诊断   图像特征融合   多属性   航空装备   灰色模糊矩阵  

描述： 以保障航空装备运行稳定性，制定科学的航空装备维修方案，提出基于图像特征融合的航空装备多属性维修决策方法。该方法利用主成分分析方法与投影寻踪方法融合航空装备图像后，通过阈值化分割方法得到航空装备

基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测

作者： 常洪彬   李文举   李文辉   来源： 吉林大学学报(理学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像   注意力机制   目标检测   深度学习  

描述： 针对在航空遥感图像目标检测中，航空图像在俯视图下呈任意方向排列，存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题，为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果，提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测

基于剪枝和去噪的航空发动机故障图像识别与预测

作者： 傅荣春雪   刘君强   冯潇楠   余卓倩   来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO   图像去噪   目标检测   孔探图像   剪枝算法  

描述： 人为因素的影响。因此，实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理，按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测

区域筛选与多级特征判别相结合的PolSAR图像飞机目标检测

作者： 韩萍   宋厅华   来源： 中国图象图形学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： PolSAR图像   功率差异度   匀质性   飞机目标检测   区域筛选   极化交叉熵  

描述： 目的针对全极化、复杂场景下飞机目标检测问题,提出了区域筛选与多级特征判别相结合的Pol SAR飞机目标检测方法。方法首先对原始Pol SAR图像进行滤波及去取向预处理,消除相干斑和随机取向对检测效果

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： 传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构