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根据【关键词:光谱特性分析,目标检测,航空高光谱遥感,垃圾目标分类识别,黄河湿地垃圾监测 】搜索到相关结果 101 条
基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
描述:
模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域,并基于VGG-1 6网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测 框,同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框,得到最终的飞机目标检测 结果
基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
描述:
模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域,并基于VGG-1 6网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测 框,同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框,得到最终的飞机目标检测 结果
雷达回波序列中弱小飞机目标检测 跟踪数据集
作者:
宋志勇
回丙伟
范红旗
周剑雄
朱永锋
达凯
张晓峰
苏宏艳
金威
张永杰
杨彩霞
蔺震
樊润东
来源:
中国科学数据(中英文网络版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
数据集
雷达回波序列
目标检测
弱小目标
目标跟踪
描述:
弱小目标检测 跟踪标准数据集。数据集涵盖强杂波、低信噪比、高动态、强机动、目标数目变化等典型场景,共计1 5段数据,每段数据包含一定时长的雷达脉冲序列,以及与之对应的距离波门文件和标注真值文件,数据格式规范、信息标注准确,可为雷达弱小目标探测识别算法设计与验证、地面杂波特性研究等提供基础数据。
地/空背景下红外图像弱小飞机目标检测 跟踪数据集
作者:
回丙伟
宋志勇
范红旗
钟平
胡卫东
张晓峰
凌建国
苏宏艳
金威
张永杰
白亚茜
来源:
中国科学数据(中英文网络版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
固定翼飞机目标
序列图像
红外弱小目标
目标检测
目标跟踪
描述:
红外弱小目标检测 跟踪是远程精确打击、空天攻防对抗和遥感情报侦察等军事应用中的重要研究内容。针对当前红外目标探测识别领域仿真数据真实性不足、实测数据样本匮乏的情况,本数据集面向低空飞行的弱小飞机目标检测
基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
描述:
模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域,并基于VGG-1 6网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测 框,同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框,得到最终的飞机目标检测 结果
基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
描述:
模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域,并基于VGG-1 6网络提取候选区域高层特征以获取飞机目标检测 框,同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框,得到最终的飞机目标检测 结果
雷达回波序列中弱小飞机目标检测 跟踪数据集
作者:
宋志勇
回丙伟
范红旗
周剑雄
朱永锋
达凯
张晓峰
苏宏艳
金威
张永杰
杨彩霞
蔺震
樊润东
来源:
中国科学数据(中英文网络版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
数据集
雷达回波序列
目标检测
弱小目标
目标跟踪
描述:
弱小目标检测 跟踪标准数据集。数据集涵盖强杂波、低信噪比、高动态、强机动、目标数目变化等典型场景,共计1 5段数据,每段数据包含一定时长的雷达脉冲序列,以及与之对应的距离波门文件和标注真值文件,数据格式规范、信息标注准确,可为雷达弱小目标探测识别算法设计与验证、地面杂波特性研究等提供基础数据。
地/空背景下红外图像弱小飞机目标检测 跟踪数据集
作者:
回丙伟
宋志勇
范红旗
钟平
胡卫东
张晓峰
凌建国
苏宏艳
金威
张永杰
白亚茜
来源:
中国科学数据(中英文网络版)
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
固定翼飞机目标
序列图像
红外弱小目标
目标检测
目标跟踪
描述:
红外弱小目标检测 跟踪是远程精确打击、空天攻防对抗和遥感情报侦察等军事应用中的重要研究内容。针对当前红外目标探测识别领域仿真数据真实性不足、实测数据样本匮乏的情况,本数据集面向低空飞行的弱小飞机目标检测
YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用
作者:
张锐丽
张琦
高万春
李江龙
来源:
兵工自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
tiny
目标检测
YOLOv4
照相管理
描述:
针对飞机机务维修照相管理存在工作量大、不精确等问题,提出一种利用深度学习YOLOv4-tiny算法来执行照片对比检测的方法。利用一个自制的数据集来训练网络模型,为解决开口销螺母及其他背景干扰,引入注意力机制模块以改进YOLOv4-tiny。测试结果表明:准确率(precision,P)相较原YOLOv4-tiny提高了5%,召回率(recall,R)提高约8%,平均准确率均值(mean average precision,mAP)提高了4.9%,照片识别精度和定位精准性方面都有较优表现,满足照相管理中对目标精准识别与比对的要求。
面向航空目标检测 的神经网络加速器设计
作者:
施立瑞
王帅帅
肖昊
来源:
航空科学技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
FPGA
目标检测
Winograd算法
加速器
描述:
卷积神经网络被广泛应用于航空图像目标检测 领域。然而,由于航空图像成像背景环境复杂、目标尺寸小且方向任意,为了提取更高层次的特征信息,神经网络模型的结构复杂度不断提高,使得模型计算复杂度高、计算时间长
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