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根据【关键词:特征提取,实例分割,卷积注意力模块,基于掩模区域的卷积神经网络,深度学习,动态蛇形卷积,航空发动机保险丝】搜索到相关结果 599 条
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飞机蒙皮对缝特征提取及间隙阶差分析方法
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作者:
张波
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
主成分分析
支持向量机
特征提取
曲线离散
点云分割
误差分析
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描述:
飞机蒙皮对缝特征提取及间隙阶差分析方法
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航空发动机故障诊断中孔探图像特征提取技术应用研究
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作者:
张勇
来源:
国防科学技术大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
自动测量
特征提取
航空发动机
故障诊断
图像处理
孔探技术
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描述:
了孔探图像特征提取技术在航空发动机故障诊断中的应用研究,设计了航空发动机快速故障诊断系统,主要内容包括:1、在广泛、深入的调研基础上,介绍了××航空发动机的组成及工作原理,总结、归纳、分析了发动机
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航空发动机故障预报及状态监控关键技术研究
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作者:
孙颖洁
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
信息融合
发动机
故障预报
神经网络
OSA
CBM
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描述:
一部分的解决方案和思路,并对具体关键技术进行了探讨和研究;本文针对反映发动机工作状态的各类传感器信号,在研究现有的特征提取算法理论的基础上,提出了一种新的特征提取算法,有效地完成了对大量信号的特征提取
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航空遥感影象线状地物与房屋的自动提取
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作者:
胡翔云
来源:
武汉大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
最小二乘模板匹配
特征提取
自动提取
人机协同
道路网
概率模型
感知编组
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描述:
该文的主要研究内容集中在三个方面:以模板匹配为代表的简单有效的特征提取(检测)方法、感知编组的中级处理在地物(半)自动提取中的应用、基于最小二乘平差模型的目标提取和精确定位.从半自动的提取的人机协同策略到完全自动的道路网解译、从二维信息的提取到直接提取
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基于优化CEEMDAN和BES-RF算法的航空电缆电弧故障检测
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作者:
刘晓琳
柳伟
荆涛
来源:
国外电子测量技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
BES
特征提取
多尺度模糊熵
RF算法
优化CEEMDAN
电弧
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描述:
基于优化CEEMDAN和BES-RF算法的航空电缆电弧故障检测
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SAR图像飞机目标检测识别进展
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作者:
郭倩
王海鹏
徐丰
来源:
雷达学报
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机识别
合成孔径雷达
散射信息
深度学习
飞机检测
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描述:
的散射机制及面临的技术难点,阐述了SAR飞机目标检测识别的系统流程、技术路线和关键科学问题,对基于传统与基于深度学习两个方面的飞机目标检测识别的研究进展进行了归纳总结,并讨论了各类方法的特点及存在
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基于深度学习的离场航空器滑行时间预测(英文)
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作者:
李楠
焦庆宇
朱新华
王少聪
来源:
Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
场面运行
滑行时间
深度学习
航空运输
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描述:
起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model
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光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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作者:
祝文韬
谢宝蓉
王琰
沈霁
朱浩文
来源:
计算机科学
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
光学遥感图像
深度学习
飞机目标检测
模板匹配
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描述:
飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。
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光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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作者:
祝文韬
谢宝蓉
王琰
沈霁
朱浩文
来源:
计算机科学
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
光学遥感图像
深度学习
飞机目标检测
模板匹配
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描述:
飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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作者:
陈凯强
高鑫
闫梦龙
张跃
孙显
来源:
遥感学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
建筑物提取
深度学习
遥感
航空影像
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描述:
特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE (Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度
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