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- 基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
- 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
- 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。
- 基于多结构卷积神经网络的高分遥感影像飞机目标检测
- 作者： 姚相坤 万里红 霍宏 方涛 来源： 计算机工程 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 卷积神经网络 多结构网络 目标检测 高分遥感影像
- 描述： 传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。针对该问题,构建一种多结构卷积神经网络模型(MSCNN)自动学习目标特征。通过改变卷积滤波器尺寸、数量以及网络层数,分别设计4种不同结构的CNN以提取目标从低层、中层到高层不同尺度的特征信息,并将4种CNN输出采用串行方式连接并输入到BP神经网络分类器进行训练。在检测阶段采用滑动窗口方法进行目标搜索。对高分辨遥感影像中飞机的检测实验结果表明,MSCNN在虚警率和召回率上较4种单一结构的CNN具有明显的检测优势,召回率平均提升6%,虚警率平均降低3%。对油罐的检测结果进一步表明,MSCNN可以推广到对遥感影像其他目标的检测。
- 遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法
- 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
- 描述： 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,结合深度学习卷积
- 中国国际航空网络对人口流动空间的影响
- 作者： 李会 王加胜 杨昆 来源： 现代计算机(专业版) 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 人口流动 社会网络 网络结构 国际航空网络
- 描述： 跨国跨区域的人口流动主要依赖于航空运输,应用社会网络中心性分析方法,对中国国际航空网络的结构特征及其对出入境人口流动空间的影响进行研究。得出结论:中国国际航空网络是核心-边缘网络,且北京、香港、上海是网络的核心也是我国出入境口岸机场;应该在现有机场节点的基础上,加强其他机场与国际的联系;我国大陆机场城市主要和东亚、东南亚地区的国家人口流动联系频繁,应该加强与北美和欧洲、大洋洲等其他地区的机场城市航班联系。
- 民航气象信息网络安全分析
- 作者： 徐晖 崔文奎 来源： 通讯世界 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 气象信息 网络结构 安全问题
- 描述： 首先阐述了民航气象信息网络的功能,对目前网络存在的安全问题进行了分析,并对如何解决这些安全问题进行了探讨。
- 我国民航货运网络的统计特性分析
- 作者： 李红启 袁俊丽 赵文聪 张禄 来源： 北京交通大学学报(社会科学版) 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 货运运力 网络结构 关联性 民航货运 节点中心性 复杂网络
- 描述： 以我国民航机场所在的城市作为节点,城市间民航航班所提供的货运运力作为边的权重,对该民航货运网络的结构及统计性质开展分析,这有助于明确民航货运网络上的运力配置情况、为优化民航货运网络资源配置提供决策参考。我国民航货运网络兼具无标度与小世界的特性;节点度较大的城市节点之间所配置的货运运力规模也较大;大型城市节点在整个民航货运网络中的地位显著,区域性枢纽城市节点在整个网络上也具备不可或缺的重要性。此外,我国民航货运网络存在区域性枢纽网络范围内的点点直达运力偏弱等问题。
- 基于动态RCS的典型飞机目标识别
- 作者： 陈彬 童创明 李西敏 来源： 现代雷达 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 小波分析 特征提取 目标识别 动态雷达散射截面
- 描述： 工程上常用静态雷达散射截面(RCS)统计特性进行目标识别,但其可分测度小,正确识别率较低。文中在精确获取目标动态RCS序列的基础上,提出了一种基于离散小波能量的特征提取方法,对典型飞机目标进行分类
- 某型航空发动机中介轴承故障诊断技术研究
- 作者： 董欢 来源： 沈阳航空航天大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 特征提取 故障诊断 随机森林 中介轴承 最小熵解卷积
- 描述： 航空发动机是飞机的心脏,为满足气动稳定性和减轻重量、提高推重比等方面要求,现代航空发动机多采用双转子或三转子结构,而转子支承系统使用一个或多个中介轴承。由于中介轴承工作时内外圈转速高、动载荷大、环境温度高,因此,故障率高,对飞机的安全运行造成严重威胁。可见,开展航空发动机中介轴承故障诊断与状态监测技术研究,对保证飞机安全可靠运行具有重要意义。本文以某型航空发动机中介轴承为研究对象,利用航空发动机中介轴承故障模拟实验台模拟并采集轴承在正常、外圈故障、滚动体故障三种状态下的振动信号。针对发动机中介轴承信号易受干扰、故障信号微弱的难题,提出了基于最小熵解卷积的去噪方法,提高了信噪比,恢复出原始的冲击信号。提出了固有时间尺度分解(ITD)与近似熵相结合的特征信号提取方法,通过ITD方法将非平稳、非线性的中介轴承振动信号分解成一组固有旋转分量(PR),然后计算其近似熵。将随机森林分类器引入到中介轴承故障诊断,选取不同尺度的近似熵值作为特征向量,输入到分类器模型中进行分类识别与故障诊断。对比分析了不同分类器对中介轴承数据的诊断效果,得出随机森林分类器故障诊断准确率高,最后,应用此方法对某型发动机试验数据进行了研究分析。研究表明,最小熵解卷积方法能有效去除发动机中介轴承故障振动信号中的噪声成分,ITD近似熵方法能准确的提取出中介轴承信号故障特征。采用随机森林对中介轴承故障信号分类,提高了故障诊断准确率。基于某型发动机试验数据,本文所提方法能有效提取出机匣表面振动信号中微弱的中介轴承振动故障信号特征,故障诊断准确率高,具有工程实用性。
- 基于多视影像匹配模型的倾斜航空影像自动连接点提取及区域网平差方法
- 作者： 张力 艾海滨 许彪 孙钰珊 董友强 来源： 测绘学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 光束法最小二乘平差 倾斜航空摄影 多视影像匹配 仿射不变性特征提取算子
- 描述： 自动可靠地获取精确且均匀分布的连接点并进行区域网平差解算,是使用倾斜航空影像进行高精度测绘、三维信息提取和三维城市模型构建等应用的前提。本文提出了一种实用化的大重叠率倾斜航空影像的全自动连接点匹配和联合区域网平差方法。一方面,针对倾斜航空影像因遮挡严重、尺度变化大和几何变形严重而引起的同名点匹配困难问题,充分利用POS数据和平均飞行高度等初始数据,同时顾及这些数据的误差,通过有效组合一种改进的ASIFT算法和基于窗口的多角度多视影像匹配模型(WMVM),使用由粗到细的多分辨率分层匹配策略完成连接点的全自动提取;另一方面,在传统的最小二乘光束法平差的基础上,根据倾斜航空影像数据的特点,提出了基于稳健估值原理的粗差自动探测与剔除关键算法。最后,利用多组典型试验区域的倾斜航空影像数据试验结果验证了所提算法的可靠性、精度和实际性能。