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- 基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
- 作者： 杨曦中 高冠鸿 熊智 张玲 来源： 航空电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 目标检测 深度学习 神经网络 CenterNet
- 描述： 为实现高精度的航空图像目标检测，将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中，同时使用Resnet50主干网络，并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试，结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高，证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
- 基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
- 作者： 谢奇芳 来源： 中国地质大学(北京) 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高分辨率遥感影像 卷积神经网络 深度学习 目标检测
- 描述： 基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
- 基于YOLOv4的航空发动机叶片凸台目标检测
- 作者： 陈为 钟欣童 张婧 李泽辰 来源： 计算机仿真 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据增强 目标检测 叶片凸台检测 聚类分析
- 描述： 针对航空发动机内部检测叶片凸台缺陷的问题，提出了一种基于YOLOv4(You Only Look Once)的目标检测算法。算法使用迁移学习加载了在coco公开数据集上训练的预训练模型权重，为了更好的适应对凸台检测中小目标、结构复杂的特点，通过聚类分析的方法调整先验框尺寸，同时对原始数据集使用Mosaic方法进行数据增强。实验结果表明，改进后的YOLOv4模型在检测精度上提高了15.85%,召回率提高了21%,平均交并比可达0.75,检测性能优于在同一数据集中使用的SSD目标检测算法。
- 面向遥感影像飞机目标检测的模型压缩技术研究与应用
- 作者： 徐晗智 来源： 中国电子科技集团公司电子科学研究院 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感影像 目标检测 模型压缩 系统设计
- 描述： 面向遥感影像飞机目标检测的模型压缩技术研究与应用
- 基于注意力机制的航空图像旋转框目标检测
- 作者： 常洪彬 李文举 李文辉 来源： 吉林大学学报(理学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像 注意力机制 目标检测 深度学习
- 描述： 针对在航空遥感图像目标检测中，航空图像在俯视图下呈任意方向排列，存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题，为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果，提出一种基于注意力机制的旋转框航空图像目标检测模型.该模型首先采用RetinaNet作为基线模型，在原有检测器结构的基础上，增加额外的角度参数以适应旋转框目标检测；然后提出一个新的通道语义提取注意力模块(CSE),用于捕获全局语义信息和通道关系，并预测粗糙包围盒与分类分数；最后采用特征对齐和改进的Fast R-CNN检测头进行精细化处理，进一步提升检测精度，得到最后的分类和回归结果.实验结果表明，该方法在公开航空遥感数据集DOTA上的检测精度达到77.71%,优于其他先进的旋转框目标检测方法.
- 基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
- 作者： 常洪彬 来源： 吉林大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像 注意力机制 深度学习 目标检测
- 描述： 基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
- 平面上多核心Voronoi图的算法研究及应用
- 作者： 周晓芸 来源： 南昌大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： DBSCAN聚类 目标检测 Voronoi图 多边形集合
- 描述： 平面上多核心Voronoi图的算法研究及应用
- 基于多尺度卷积神经网络的飞机识别定位系统的设计
- 作者： 李昭 来源： 西安电子科技大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络 飞机定位系统 目标检测 图像分割
- 描述： 基于多尺度卷积神经网络的飞机识别定位系统的设计
- 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。