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- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 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
- 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 Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。
- 基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
- 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
- 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 Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。
- 基于数据挖掘的航空发动机故障诊断技术
- 作者： 杨海乐 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 小波阈值去噪 航空发动机 卷积神经网络 故障诊断 数据挖掘
- 描述： 基于数据挖掘的航空发动机故障诊断技术
- 光学遥感图像停泊飞机目标检测方法研究
- 作者： 李翰夫 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机场停泊飞机检测 卷积神经网络 光学遥感图像 动态锚点学习法 特征金字塔
- 描述： 光学遥感图像停泊飞机目标检测方法研究
- 基于卷积神经网络的航空图像目标检测算法研究
- 作者： 王怡 来源： 西安电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空图像 区域再检测算法 卷积神经网络 目标检测 重采样技术
- 描述： 基于卷积神经网络的航空图像目标检测算法研究
- 数据驱动的进场航空器飞行时间预测
- 作者： 归旭豪 来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络 空中交通管理 随机森林 航迹聚类 飞行时间预测
- 描述： 数据驱动的进场航空器飞行时间预测
- 基于特征融合卷积神经网络的飞行器目标分类算法研究
- 作者： 窦辛伶 来源： 河北科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络 特征融合 飞行器 LAAT数据集 目标分类
- 描述： 基于特征融合卷积神经网络的飞行器目标分类算法研究
- 基于多分类器融合的飞机机电系统故障诊断研究
- 作者： 宗圣凯 来源： 电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 循环神经网络 卷积神经网络 LSTM 余弦相似度 DS证据理论
- 描述： 基于多分类器融合的飞机机电系统故障诊断研究
- 民航运输机尾流探测与识别技术研究
- 作者： 段英捷 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 激光多普勒雷达 卷积神经网络 空中交通管制 深度学习 尾流间隔
- 描述： 民航运输机尾流探测与识别技术研究