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- 基于航空图像的目标检测算法Trans＿YOLOv5
- 作者： 文青 伍欣 敖斌 李宽 殷建平 来源： 计算机技术与发展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 Transformer YOLOv5 圆形平滑标签 小目标检测 Swin
- 描述： 与自然图像的检测算法相比较，航空图像的检测存在目标角度随机、目标尺度变化剧烈、小目标密集、图像背景复杂等问题。针对这一系列难题，提出适用于航空图像检测的Trans-YOLOv5算法。修改YOLOv5算法中数据预处理模块以及后处理方法，增加一个目标角度标签的处理，使其适用于目标角度随机的航空图像。针对后续出现的边界问题，引入CSL(Circular Smooth Label,圆形平滑标签)将标签角度回归问题转换为分类问题，提高角度标签检测的精度。针对航空图像小目标检测问题，将Swin Transformer集成于YOLOv5框架中，提升模型对小目标的检测效果，并配合注意力机制模块，提高全局表征能力，使网络模型更加关注于待检测的目标对象。在DOTAv2.0航空图像数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性，检测结果达到60.98%mAP,与原YOLOv5算法检测结果相比提高10.85百分点，与官网公布的竞赛最佳结果相比提高2.01百分点。
- 基于卷积神经网络的航空影像城市建筑物分割
- 作者： 刘蝶 来源： 地理空间信息 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 建筑物 卷积神经网络 DenseNets 上采样
- 描述： 对航空影像城市建筑物的分割方法进行了研究。基于DenseNets的密集连接结构,结合池化下采样和反卷积上采样方法,提出了一种新的图像语义分割方法。实验结果表明,新方法在模型参数大小、训练时间和平均交并比方面均优于Unet。预测图像更直观地体现了新方法的优势,城市建筑物分割得较为完整。
- 基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化
- 作者： 姚雨虹 杨小兵 陈欣 来源： 厦门大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 自适应粒子群 卷积神经网络 忠诚度预测 随机森林
- 描述： 多数类优化样本子集，使用卷积神经网络（CNN）提取得到的平衡数据集特征，将自动得到的特征向量作为随机森林算法（RF）的输入，构建客户忠诚度预测模型。实验结果表明，本文方法预测性能优于其他预测模型，可以更好地预测客户忠诚度情况。
- 基于深层卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断方法
- 作者： 杨柏 关焕新 王森 杨亮 王鹤蓉 来源： 微电机 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 故障诊断 主驱动电机 残差模块
- 描述： 为解决电动飞机主驱动电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳与机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了基于深层卷积神经网络的电动飞机主驱动电机故障诊断新方法。首先研究了SoftMax分类器判断
- 基于小样本多背景下的飞机图像识别研究
- 作者： 兰天 李博 杨敬宝 来源： 电脑编程技巧与维护 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： HoG特征 卷积神经网络 飞机图像识别
- 描述： 网络进行微调、参数优化,而目前公开的飞机图像数据库十分有限,图像背景差异巨大,因此提出了一种基于小样本、多背景下使用卷积神经网络进行飞机图像识别的方法。
- 基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
- 作者： 李明阳 胡显 雷宏 来源： 国外电子测量技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 遥感影像 可变形卷积 飞机检测
- 描述： 遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可变形卷积
- 基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
- 作者： 李明阳 胡显 雷宏 来源： 国外电子测量技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 遥感影像 可变形卷积 飞机检测
- 描述： 遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可变形卷积
- 基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
- 作者： 窦金鑫 薛政坤 于晓光 范玉鑫 刘忠鑫 杨同光 来源： 机床与液压 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 液压管路卡箍 卷积神经网络 故障诊断 优化变分模态分解
- 描述： 针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡