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根据【关键词:卷积神经网络,深度学习,ResNetINV网络,航空电磁反演】搜索到相关结果 741 条
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航空轮胎有限元分析
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作者:
刘坤
苏彤
王典
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
模糊不变
目标识别
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描述:
由于采集、运动以及聚焦等导致的目标模糊是目标识别率偏低的一个主要问题,因此本文提出一种基于模糊不变卷积神经网络模型BICNN(Blur-Invariant Convolutional Neural
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卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望
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作者:
漆昇翔
裘旭益
张伟
来源:
航空电子技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
计算机视觉
深度学习
航空航天
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描述:
从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。
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基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别
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作者:
晁安娜
刘坤
来源:
微型机与应用
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
飞机识别
深度学习
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描述:
遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用
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航空轮胎有限元分析
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作者:
刘坤
苏彤
王典
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
模糊不变
目标识别
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描述:
由于采集、运动以及聚焦等导致的目标模糊是目标识别率偏低的一个主要问题,因此本文提出一种基于模糊不变卷积神经网络模型BICNN(Blur-Invariant Convolutional Neural
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基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
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作者:
俞汝劼
杨贞
熊惠霖
来源:
计算机应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
目标检测识别
航空器检测
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描述:
突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.1
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遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法
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作者:
周敏
史振威
丁火平
来源:
中国图象图形学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
可见光遥感
飞机
分类
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描述:
飞机目标分类问题。方法在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习
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基于深度学习的离场航空器滑行时间预测(英文)
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作者:
李楠
焦庆宇
朱新华
王少聪
来源:
Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
场面运行
滑行时间
深度学习
航空运输
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描述:
起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model
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基于深度学习的离场航空器滑行时间预测(英文)
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作者:
李楠
焦庆宇
朱新华
王少聪
来源:
Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
场面运行
滑行时间
深度学习
航空运输
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描述:
起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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作者:
陈凯强
高鑫
闫梦龙
张跃
孙显
来源:
遥感学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
建筑物提取
深度学习
遥感
航空影像
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描述:
建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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作者:
陈凯强
高鑫
闫梦龙
张跃
孙显
来源:
遥感学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
建筑物提取
深度学习
遥感
航空影像
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描述:
建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN (Convolutional Neural