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根据【关键词:
风险检测,特征提取,目标检测,改进YOLOv8,起降飞行姿态
】搜索到相关结果
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关键词
基于特征融合的航空遥感图像
目标检测
深度学习方法研究
作者:
仵晨伟.
来源:
西安理工大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
特征融合
卷积神经网络
目标检测
深度学习
航空遥感图像
描述:
基于特征融合的航空遥感图像
目标检测
深度学习方法研究
基于双分支自适应特征融合网络的航空遥感图像
目标检测
算法研究及应用
作者:
杨中宇.
来源:
吉林大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
特征融合
深度学习
目标检测
场景分类
双分支网络
描述:
基于双分支自适应特征融合网络的航空遥感图像
目标检测
算法研究及应用
基于航空像片部分地物半自动提取技术的研究
作者:
马永刚
来源:
中国人民解放军信息工程大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
交互式提取方法
逐点跟踪
特征提取
种子点
面状目标
目标识别
线状目标
区域增长
描述:
该文研究的主要内容为基于航空像片以交互方式提取目标的方法,试图为数字判绘系统提供比较稳定、适应性较强的目标提取的方法.该文着重研究了道路和部分面状地物提取的理论、算法及其实现.主要提取方法如下:在线状地物提取时,首先由人工选定种子点,检测目标区的特征,?
基于航空像片部分地物半自动提取技术的研究
作者:
马永刚
来源:
中国人民解放军信息工程大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
交互式提取方法
逐点跟踪
特征提取
种子点
面状目标
目标识别
线状目标
区域增长
描述:
该文研究的主要内容为基于航空像片以交互方式提取目标的方法,试图为数字判绘系统提供比较稳定、适应性较强的目标提取的方法.该文着重研究了道路和部分面状地物提取的理论、算法及其实现.主要提取方法如下:在线状地物提取时,首先由人工选定种子点,检测目标区的特征,?
基于深度学习的遥感影像飞机
目标检测
与识别技术研究
作者:
谭振宇
来源:
战略支援部队信息工程大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
R
遥感影像
CNN算法
目标检测
深度学习
Faster
飞机目标
YOLO算法
描述:
基于深度学习的遥感影像飞机
目标检测
与识别技术研究
基于深度学习的遥感影像飞机
目标检测
与识别技术研究
作者:
谭振宇
来源:
战略支援部队信息工程大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
R
遥感影像
CNN算法
目标检测
深度学习
Faster
飞机目标
YOLO算法
描述:
基于深度学习的遥感影像飞机
目标检测
与识别技术研究
航空发动机自动化安装检测和定位算法研究
作者:
郝宇
来源:
北京交通大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
R
D
SSD
目标检测
定位
双目立体视觉
安装工位
描述:
航空发动机自动化安装检测和定位算法研究
航空发动机自动化安装检测和定位算法研究
作者:
郝宇
来源:
北京交通大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
R
D
SSD
目标检测
定位
双目立体视觉
安装工位
描述:
航空发动机自动化安装检测和定位算法研究
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