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根据【关键词:图像配准,深度学习,质谱成像,矢状面,辅助线】搜索到相关结果 84 条
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基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法
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作者:
郭璠
李小虎
朱洪
唐琎
来源:
红外与毫米波学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空图像
特征提取
图像配准
特征匹配
远红外
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描述:
航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像的配准问题,文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式,即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性,还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF/BA。其中,RF/BA粗匹配充分利用拓扑图的结构,通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF/BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则,提升配准精度。实验结果表明,与已有的几种代表性配准方法相比,所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。
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基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法
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作者:
陆健强
李旺枝
兰玉彬
何秉鸿
林佳翰
来源:
农业工程学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
数据降维
算法
图像配准
图像处理
点特征检测
遥感
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描述:
针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS(scale-invariantfeaturetransformand singularvaluedecomposition)算法。SNS算法以高斯函数同步检测尺度空间极值点的坐标和特征尺度,利用海森矩阵消除伪特征点,获取特征点精准定位,在求取特征点的模值与方向基础上,采用奇异值分解方法进行矩阵优化,实现数据降维再重构。试验结果表明,SNS算法与经典算法相比,配准速度平均提高5.01%,配准精度均方根误差平均降低10.48%,说明SNS算法在压缩数据量的同时,提高了整体配准精度,具有配准速度较快和鲁棒性较好的特点。研究结果可为农业航空遥感图像快速配准提供参考。
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基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法
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作者:
陆健强
李旺枝
兰玉彬
何秉鸿
林佳翰
来源:
农业工程学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
数据降维
算法
图像配准
图像处理
点特征检测
遥感
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描述:
针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS(scale-invariantfeaturetransformand singularvaluedecomposition)算法。SNS算法以高斯函数同步检测尺度空间极值点的坐标和特征尺度,利用海森矩阵消除伪特征点,获取特征点精准定位,在求取特征点的模值与方向基础上,采用奇异值分解方法进行矩阵优化,实现数据降维再重构。试验结果表明,SNS算法与经典算法相比,配准速度平均提高5.01%,配准精度均方根误差平均降低10.48%,说明SNS算法在压缩数据量的同时,提高了整体配准精度,具有配准速度较快和鲁棒性较好的特点。研究结果可为农业航空遥感图像快速配准提供参考。
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基于点特征检测的农业航空遥感图像配准算法
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作者:
陆健强
李旺枝
兰玉彬
何秉鸿
林佳翰
来源:
农业工程学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
数据降维
算法
图像配准
图像处理
点特征检测
遥感
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描述:
针对当前无人机遥感图像配准算法普遍存在匹配精度差与配准速度慢等问题,该文以点特征检测方法为基础,结合矩阵降维处理方法,提出一种适用于农业航空遥感图像配准的改进算法—SNS(scale-invariantfeaturetransformand singularvaluedecomposition)算法。SNS算法以高斯函数同步检测尺度空间极值点的坐标和特征尺度,利用海森矩阵消除伪特征点,获取特征点精准定位,在求取特征点的模值与方向基础上,采用奇异值分解方法进行矩阵优化,实现数据降维再重构。试验结果表明,SNS算法与经典算法相比,配准速度平均提高5.01%,配准精度均方根误差平均降低10.48%,说明SNS算法在压缩数据量的同时,提高了整体配准精度,具有配准速度较快和鲁棒性较好的特点。研究结果可为农业航空遥感图像快速配准提供参考。
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柴油-航空煤油宽馏程混合燃料对柴油机燃烧与排放的影响
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作者:
王建
安美生
尹必峰
王斌
陈沛
来源:
农业工程学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
数据降维
算法
图像配准
图像处理
点特征检测
遥感
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描述:
为了研究柴油-航空煤油宽馏程混合燃料对柴油机燃烧与排放的影响,按照中国3号航空煤油(rocket propellant 3,RP3)的掺混比(体积比)分别为20%、40%与60%与国VI柴油进行混合,配制3种具有不同理化特性的柴油-RP3宽馏程混合燃料(D80K20、D60K40与D40K60),并通过台架试验,研究了最大扭矩转速2700r/min所对应的100%、50%与10%负荷工况(分别记为A、B、C工况)下,D100、D80K20、D60K40和D40K60对柴油机缸内工作过程、排放、颗粒物浓度与粒径分布的影响规律。结果表明,3种工况下,与D100相比,RP3掺混比增加到60%时,缸内最大压力的变化范围小于0.2 MPa,预混燃烧放热率峰值增大13.21~27.43 J/°CA,滞燃期延长2.19~2.53°CA,燃烧持续期缩短1.73~1.91°CA,预混燃烧累积放热百分比增加4.66%~5.28%,缸内最高温度的上升幅度小于35 K,与放热率峰值和最大燃烧压力相对应的曲轴转角后移1.67~2.23°CA,有效热效率上升0.15%~0.46%。柴油-RP3宽馏程混合燃料能够显著降低柴油机碳烟排放,并且降低效果随着柴油机负荷的增加和RP3掺混比的增大更加明显,但对NOX排放没有明显的影响,与D100相比,柴油机在3种工况下燃用D40K60时的碳烟排放分别降低53.6%、44.1%、35%,NOX排放的上升幅度均小于2%,核态颗粒物数量浓度上升12.5%~90.6%,积聚态颗粒物数量浓度、颗粒物总数量浓度、颗粒物表面积浓度和总质量浓度分别降低20.1%~45.8%、14.2%~42.1%、32.5%~41.6%、28.5%~38.8%,且积聚态颗粒物的粒径朝小粒径方向移动。试验结果表明,柴油-RP3宽馏程混合燃料对柴油机燃烧与排放有重要的影响,能明显改善柴油机碳烟与NOX排放之间的trade-off关系,并且在降低柴油机颗粒物总数量浓度、总质量浓度以及表面积浓度方面具有较为显著的效果,有利于降低柴油机DFP载体上的颗粒物堆积、延长DFP再生周期。
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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:
%的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-1错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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基于深度学习的航空器异常飞行状态识别
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作者:
吴奇
储银雪
来源:
民用飞机设计与研究
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
飞行状态识别
深度学习
高斯过程
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描述:
飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。
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基于多分辨率遥感影像的飞机检测研究
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作者:
侯宇青阳
全吉成
魏湧明
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
显著性提取
遥感影像
目标检测
深度学习
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描述:
从多分辨遥感图像特点、深度学习网络结构和飞机目标尺寸三个方面进行研究,明确了检测结果与图像中飞机目标像素数的定量关系,对影响图像中目标像素数的两个因素飞机实际尺寸和图像分辨率关系进行定量分析。在检测结论基础上设计了基于显著性检测算法的遥感图像前期处理算法,算法基于生成的显著性图像生成图像掩膜提取潜在目标区域图像块,进行多尺度放大,增加图像中目标的像素数,提升目标检测率。前期处理算法自适应的进行图像目标区域提取,解决了不同分辨率的大尺寸遥感影像中飞机检测率低的问题,通过与原始检测算法和其他图像处理方法对比验证了本文设计算法的有效性,在检测准确率和检测速度上均得到明显提升。