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根据【关键词:
反向残差注意力模块,MDIoU,YOLOv8,飞机检测,中心化特征金字塔
】搜索到相关结果
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中国民用航空飞行学院
(2)
工业控制计算机
(2)
电讯技术
(1)
关键词
作者:
贾军
任祺
来源:
工业控制计算机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
反向残差注意力模块
MDIoU
YOLOv8
飞机检测
中心化特征金字塔
描述:
作者:
贾军
任祺
来源:
工业控制计算机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
反向残差注意力模块
MDIoU
YOLOv8
飞机检测
中心化特征金字塔
描述:
基于深度学习的遥感图像飞机目标检测技术研究
作者:
赵志恒.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
深度学习
目标检测
YOLOv8
飞机目标
描述:
基于深度学习的遥感图像飞机目标检测技术研究
改进YOLOv8的轻量级军事
飞机检测
算法
作者:
刘丽
张硕
白宇昂
李宇健
张初夏
来源:
计算机工程与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
知识蒸馏
目标检测
YOLOv8
模型剪枝
军事飞机
描述:
改进YOLOv8的轻量级军事
飞机检测
算法
基于OpenVINO的民航智能穿戴检测方法研究
作者:
邵欣桐
刘省贤
来源:
科技创新与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
智能穿戴
机务维修
着装检测
YOLOv8
OpenVINO
描述:
飞机维修人员的施工现场是整个机场运行环境的重要组成,需要在施工作业过程中监管维修人员是否遵守安全生产规定,其中最为重要的一点就是检查维修人员的着装是否符合生产规范;对进入机舱重点区域的维修人员着装提出更高的要求,传统人工的安全监管需要人工监控施工现场,但由于维修现场数量众多,人工巡检缺少实时性,造成违规现象不能得到及时纠正,难以实现有效监管。该文根据应用场景特点,提出一种基于OpenVINO平台的智能机务人员着装检测方法,可以实时对维修人员的着装要求进行分析和识别,对不符合安全规范的着装情况及时警告;在样本的训练中,使用最新迭代的YOLOv8算法对现有的模型进行机器学习,能够快速准确地发现飞机维修现场出现的不规范穿戴的相关问题。
基于深度学习的遥感图像飞机目标检测技术研究
作者:
赵志恒.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
深度学习
目标检测
YOLOv8
飞机目标
描述:
基于深度学习的遥感图像飞机目标检测技术研究
改进YOLOv8的轻量级军事
飞机检测
算法
作者:
刘丽
张硕
白宇昂
李宇健
张初夏
来源:
计算机工程与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
知识蒸馏
目标检测
YOLOv8
模型剪枝
军事飞机
描述:
改进YOLOv8的轻量级军事
飞机检测
算法
基于OpenVINO的民航智能穿戴检测方法研究
作者:
邵欣桐
刘省贤
来源:
科技创新与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
智能穿戴
机务维修
着装检测
YOLOv8
OpenVINO
描述:
飞机维修人员的施工现场是整个机场运行环境的重要组成,需要在施工作业过程中监管维修人员是否遵守安全生产规定,其中最为重要的一点就是检查维修人员的着装是否符合生产规范;对进入机舱重点区域的维修人员着装提出更高的要求,传统人工的安全监管需要人工监控施工现场,但由于维修现场数量众多,人工巡检缺少实时性,造成违规现象不能得到及时纠正,难以实现有效监管。该文根据应用场景特点,提出一种基于OpenVINO平台的智能机务人员着装检测方法,可以实时对维修人员的着装要求进行分析和识别,对不符合安全规范的着装情况及时警告;在样本的训练中,使用最新迭代的YOLOv8算法对现有的模型进行机器学习,能够快速准确地发现飞机维修现场出现的不规范穿戴的相关问题。
基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测
作者:
夏一帆
赵凤军
王樱洁
王春乐
来源:
电讯技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
合成孔径雷达(SAR)
特征融合
飞机检测
描述:
了YOLOv4算法召回率和精确率不平衡的问题。最后,通过改进的K-Means聚类针对飞机目标调整先验框的尺寸,提高了模型的定位精度。实验结果表明,改进算法召回率达到9
1.01
%,精确率达到90.09
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
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