关键词
航空遥感影像中的轻量级小目标检测
作者: 薛雅丽   孙瑜   马瀚融   来源: 电光与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 小目标   遥感图像   特征融合   深度学习   目标检测  
描述: 方法。该方法引入加权融合特征网络,为每层特征图赋予可在训练中不断学习的权重系数,加强深浅层特征融合。通过引入CIoU损失及模型改进,加快网络收敛速度,使其满足实时性需求。在基于DOTA构建的遥感图像小目标数据集上进行对比实验,结果表明,该方法具有更好的检测精度与检测速度。
基于特征融合的注意力增强卷积神经网络的航空发动机滚动轴承故障诊断方法
作者: 李泽东   李志农   陶俊勇   毛清华   张旭辉   来源: 兵工学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力增强卷积   深度卷积神经网络   特征融合   故障诊断   航空发动机滚动轴承  
描述: 针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足,将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层,使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练,提出一种注意力增强卷积神经网络的机械故障诊断方法。通过经验模态分解、变分模态分解和小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号的高维特征模量;将特征模量组成多通道样本输入到注意力增强卷积神经网络中进行训练,利用网络对特征模量自适应地融合和选择,从而挖掘特征模量的隐式特征;使用Softmax分类器进行分类识别;通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断;利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试,以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明:该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。
面向边缘智能光学感知的航空紧固件旋转检测
作者: 符长虹   陈锟辉   鲁昆瀚   郑光泽   赵吉林   来源: 应用光学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 旋转目标检测   特征融合   空洞幻影模块   边缘部署   航空紧固件  
描述: 针对航空紧固件分拣过程中现有方法存在效率低、成本高、精度差等问题,提出一种面向边缘智能光学感知的旋转目标检测方法。构建一种基于强化语义和优化空间的特征融合机制,有效提升目标检测模型的性能;设计一种
基于卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测技术研究
作者: 胡庆   来源: 战略支援部队信息工程大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感影像   卷积神经网络   特征融合   细粒度识别   飞机检测  
描述: 基于卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测技术研究
基于卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测技术研究
作者: 胡庆   来源: 战略支援部队信息工程大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感影像   卷积神经网络   特征融合   细粒度识别   飞机检测  
描述: 基于卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测技术研究
基于极化散射解译与超像素技术的极化SAR飞机检测
作者: 杨成利   李铭典   池庆玺   陈思伟   来源: 第十七届全国电波传播年会会议论文集 年份: 2022 文献类型 : 会议论文 关键词: 恒虚警率检测   极化合成孔径雷达   极化相关方向图   超像素   飞机目标检测  
描述: 基于极化散射解译与超像素技术的极化SAR飞机检测
基于极化散射解译与超像素技术的极化SAR飞机检测
作者: 杨成利   李铭典   池庆玺   陈思伟   来源: 第十七届全国电波传播年会会议论文集 年份: 2022 文献类型 : 会议论文 关键词: 恒虚警率检测   极化合成孔径雷达   极化相关方向图   超像素   飞机目标检测  
描述: 基于极化散射解译与超像素技术的极化SAR飞机检测
基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
作者: 王浩桐   来源: 宁夏大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感图像   特征融合   SSD算法   目标检测   k   Means聚类  
描述: 基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
作者: 王浩桐   来源: 宁夏大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感图像   特征融合   SSD算法   目标检测   k   Means聚类  
描述: 基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
基于深度神经网络的遥感影像飞机目标检测与型号识别方法
作者: 刘思婷   来源: 兰州交通大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 关键点检测   R   CNN   型号识别   Mask   迁移学习   飞机目标检测  
描述: 基于深度神经网络的遥感影像飞机目标检测与型号识别方法
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