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根据【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
】搜索到相关结果
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关键词
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
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
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
作者:
周文骏
黄硕
张宁
宋传龙
赵宇轩
段一帆
徐国庆
来源:
光学精密工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
目标检测
DETR网络
SAR图像
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
基于深度神经网络的遥感图像飞机
目标检测
作者:
李文斌
何冉
来源:
计算机工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
目标检测
密度聚类
像素级标签
描述:
模型与DBSCAN密度聚类算法相结合选取飞机目标的自适应候选区域,并基于VGG-
1
6网络提取候选区域高层特征以获取飞机
目标检测
框,同时通过检测框抑制算法剔除重叠框和误检框,得到最终的飞机
目标检测
结果
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