多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断研究

作者： 薛政坤   来源： 辽宁科技大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 特征提取   振动分析   故障诊断   航空液压管路   信号处理  

描述： 多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断研究

基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法

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  

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。

基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测

作者： 张一鸣   刘晓锋   来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 数据驱动   集成学习   特征提取   寿命预测   深度学习  

描述： 基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测

基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

作者： 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  

描述： ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。

基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

作者： 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源： 激光与光电子学进展 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  

描述： 基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法

一种结合非顶层特征图和自适应阈值的飞机目标检测算法

作者： 谭振宇   江刚武   刘建辉   来源： 测绘科学技术学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： R   RPN网络   目标检测   Faster   CNN模型   飞机   特征图  

描述： 一种结合非顶层特征图和自适应阈值的飞机目标检测算法

深度学习在军用飞机识别与检测中的应用

作者： 黄蓉蓉   来源： 兰州大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   计算机视觉   数据增强   目标检测   深度学习   军用飞机   图像识别  

描述： 深度学习在军用飞机识别与检测中的应用

基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测研究

作者： 仉长涛   来源： 河北工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像   语义信息   卷积神经网络   特征融合   语义分割   目标检测  

描述： 基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测研究

基于卷积神经网络的航空遥感图像目标检测研究

作者： 宋琦   来源： 西安电子科技大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： YOLO   R   CNN   卷积神经网络   目标检测   航空遥感图像  

描述： 基于卷积神经网络的航空遥感图像目标检测研究

一种RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法

作者： 刘克   潘广煜   郑大国   顾佼佼   孟春英   来源： 现代防御技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据均衡   目标检测   航空取证   SE模块   通道注意力   RetinaNet  

描述： 针对在开展航空侦察取证时缺乏自动化、智能化取证手段的情况，提出了一种基于RetinaNet与SE融合的航空取证目标检测算法，解决目标尺度变化大、数据集中类别不均衡的问题，并通过SE(squeeze-excitations)模块引入注意力机制进一步改进性能。该改进算法中的特征金字塔网络FPN可有效应对目标尺寸变化较大问题，Focal Loss可有效应对数据均衡性问题，SE模块引入通道注意力机制对特征图进行加强，可进一步利用提取的通道间相关性增强有效特征并抑制无效特征。通过仿真实验，验证了算法能够在增加少量计算条件下提高目标检测准确率，进一步增强模型的表征能力，有效提高目标检测效率，可为相关工程应用提供参考。