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基于多光谱融合图像的飞机导航系统设计
作者: 马翰飞   范海震   李强   李甜田   陈兆飞   来源: 电子设计工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 导航   图像融合   姿态测量   多光谱   飞机着陆  
描述: 基于多光谱融合图像的飞机导航系统设计
SAR图像飞机目标检测识别进展
作者: 郭倩   王海鹏   徐丰   来源: 雷达学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 飞机识别   合成孔径雷达   散射信息   深度学习   飞机检测  
描述: 目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标,其检测和识别有一定的独特性。该文回顾了SAR图像典型目标检测识别领域技术的发展过程,分析了SAR图像中飞机目标
飞机驾驶舱旋钮图像识别研究
作者: 吴禹伦   来源: 通信电源技术 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 霍夫变换   图像识别   旋钮  
描述: 位于飞机驾驶舱仪上的旋钮是调节仪表、设置参数的关键设备。利用图像识别技术是准确获取旋钮所在档位的有效手段之一。根据旋钮的图像特征,提出一种旋钮指示线颜色与图像中其他部分颜色不同为先验知识的图像分割算法,并以指针式仪表图像识别相关知识为基础,实现旋钮所在档位图像识别的方法。
飞机红外高光谱图像仿真模型研究
作者: 章永杰   徐振亚   李建勋   来源: 航空兵器 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 参数   红外辐射   飞机目标   置信度   高光谱   图像序列   仿真模型  
描述: 红外高光谱图像仿真的置信度是红外目标检测跟踪的基础,如何检验红外高光谱图像仿真模型的准确性是问题的关键所在。本文从分析飞机目标红外辐射特性和三维几何模型出发,结合大气辐射效应的影响,完成目标与背景
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。
航空图像超分辨率重构技术
作者: 李新芳   来源: 现代电子技术 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 航空图像   重构   超分辨率   仿真实验  
描述: 为了过滤掉航空图像中的模糊因素,获取高质量的航空图像,提出基于先验信息的航空图像超分辨率重构方法,采用基于互信息的航空序列图像方法完成航空图像,通过最大信息熵复原方法对后的图像序列进行
图像控制技术在飞机仿真座舱中的应用研究
作者: 马晓   来源: 内燃机与配件 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 图像控制技术   视景仿真   实时显示  
描述: 本文将针对图像控制技术在飞机仿真座舱中应用的需求,综合利用计算机技术及图形仪表操作显示的方法实现了座舱环境的仿真开发,并以此为基础解决了虚拟多功能显示器中叠加观瞄视频图像
航空仪表图像自动监测系统研究
作者: 伍瑞卿   张雷   李小翠   文茂森   姜继琦   来源: 无线电工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 监测系统   航空座舱   分级匹配   虚拟仪表  
描述: 的结构特点,提出了一种分层模板图快速匹配的仪表图像检测算法,采用二值化的模板图与搜索区域的二值化图进行分级匹配方法实现快速检测。测试结果表明,提出的方法均能快速准确检测出屏显上出现的单仪表图和重复的多仪表图,系统整体上能达到实时处理高清屏幕图的监测。
果园四旋翼飞机监控图像采集优化处理
作者: 方雅仟   马静   邹治风   齐明洋   来源: 吉林农业 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: OV7620   机器视觉   图像数据   AL422  
描述: ,RX23T-R5F523T5A为主控MCU,以集成FIFO模块的OV7620摄像头进行图像采集,设计图像采集系统,详细介绍系统图像采集方案和系统核心技术——图像数据存储,图像数据处理,以及图像处理涉及的BP神经网络算法。
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: 为了准确识别遥感图像中的飞机,基于YOLO V3算法,通过使用K-means算法对数据集进行聚类分析,借鉴Densenet网络的思想,将YOLO V3网络中的两个残差网络模块替换为两个密集网络模块
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