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根据【关键词:
目标检测,YOLOv8,军用飞机,注意力模块,倒置瓶颈,特征金字塔
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关键词
航空复材缺陷机器视觉检测系统
作者:
吴涛.
来源:
电子科技大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
图像处理
复合材料
目标检测
缺陷检测
描述:
航空复材缺陷机器视觉检测系统
航空复材缺陷机器视觉检测系统
作者:
吴涛.
来源:
电子科技大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
图像处理
复合材料
目标检测
缺陷检测
描述:
航空复材缺陷机器视觉检测系统
基于改进YOLOv8的飞机起降飞行姿态风险检测
作者:
罗凤娥
杜裕鑫
刘玉妍
朱子垚
吴小林
韩晓彤
来源:
航空计算技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
风险检测
特征提取
目标检测
改进YOLOv8
起降飞行姿态
描述:
基于改进YOLOv8的飞机起降飞行姿态风险检测
作者:
朱国闯
成毅
葛文
陈经昊
曾钰崴
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
目视航空图
增强地图
目标检测
表达方法
小目标要素
描述:
作者:
黄子恒
芮杰
林雨准
王淑香
刘相云
来源:
测绘通报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
损失函数
注意力机制
YOLOv5
目标检测
飞机检测
描述:
联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别
作者:
刘思婷
王庆栋
张力
韩晓霞
王保前
刘玉贤
来源:
遥感学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
关键点检测
分割
目标检测
条件随机场
飞机型号识别
描述:
目前,受限于数据集精细度与网络结构,深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题,提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法,利用“预训练+微调+后处理”的方式实现飞机型号的高精度识别。首先,基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别。其次,为了便于后期高精度模板匹配,利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法,实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整;最后,在本文构建的飞机型号模板库基础上,将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配,实现飞机目标的型号识别。为了验证所提方法的有效性,本文进行了相关实验,并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比,结果表明,本文所提方法具有更高准确率,并且在实用性方面更具优势。
基于DFECANet的遥感图像飞机
目标检测
方法
作者:
单慧琳
吕宗奎
付相为
胡宇翔
段修贤
张银胜
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
特征上采样
图像处理
目标检测
多尺度特征融合
描述:
针对现有的遥感图像
目标检测
方法中对小尺寸飞机目标的检测精度不高、特征信息传递不准确、信息交互不充分等问题,提出了一种基于可辨别特征提取和上下文感知的遥感图像飞机
目标检测
方法。设计了以可辨别特征提取
基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机
目标检测
作者:
葛海婷
杨铁梅
来源:
太原科技大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
RCNN
深度学习
目标检测
Mask
描述:
针对传统的图像检测算法在遥感领域中存在的问题,将改进的Mask-RCNN检测算法应用于遥感领域。通过优化Resnet特征提取网络,提高算法的特征提取能力;通过改进NMS非极大值抑制网络,优化区域推荐网络。并在自建的遥感飞机数据集上验证算法的稳定性以及有效性。经检测,改进的算法能够提升遥感图像中飞机的检测精度,并且有效降低了飞机目标的误检和漏检问题。
基于深度学习的高分辨率遥感影像飞机掩体检测方法
作者:
史姝姝
陈永强
王樱洁
王春乐
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
目标检测
深度学习
旋转框
遥感
描述:
高分辨率遥感影像数据集。对比Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、YOLOv3和YOLOX等5个深度学习
目标检测
模型的综合性能,结果表明,在飞机掩体影像数据集上YOLOX模型表现更佳
基于深度学习的遥感图像飞机
目标检测
方法研究
作者:
吕宗奎.
来源:
南京信息工程大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
特征提取
PyQt5
深度学习
目标检测
描述:
基于深度学习的遥感图像飞机
目标检测
方法研究
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