关键词
遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法
作者: 郭琳   秦世引   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 停机坪与跑道分割   深度神经网络   深度学习   飞机目标检测   大幅面遥感图像  
描述: 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与
飞机异常动载荷快速定位的深度神经网络方法
作者: 梁舒雅     徐昕炜     杨特     王乐     杨智春   来源: 振动工程学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 深度神经网络   LSTM神经网络   反问题   动载荷定位   飞机结构  
描述: 飞机异常动载荷快速定位的深度神经网络方法
飞机异常动载荷快速定位的深度神经网络方法
作者: 梁舒雅     徐昕炜     杨特     王乐     杨智春   来源: 振动工程学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 深度神经网络   LSTM神经网络   反问题   动载荷定位   飞机结构  
描述: 飞机异常动载荷快速定位的深度神经网络方法
基于FCN与CNN的遥感影像飞机目标检测方法
作者: 李文斌   何冉   来源: 计算机工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: FCN   遥感图像   CNN   目标检测   像素级标签  
描述: 针对遥感影像飞机目标检测中背景复杂、飞机尺度变化大、样本缺乏等问题,提出一种包含全卷积神经网络(FCN)与卷积神经网络(CNN)两种深度神经网络的检测方法。方法的处理主要包括:候选区域选取、CNN
基于FCN与CNN的遥感影像飞机目标检测方法
作者: 李文斌   何冉   来源: 计算机工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: FCN   遥感图像   CNN   目标检测   像素级标签  
描述: 针对遥感影像飞机目标检测中背景复杂、飞机尺度变化大、样本缺乏等问题,提出一种包含全卷积神经网络(FCN)与卷积神经网络(CNN)两种深度神经网络的检测方法。方法的处理主要包括:候选区域选取、CNN
一种航空影像建筑物检测的轻量化CNN建模方法
作者: 甘文祥   张远谊   李欣园   来源: 地理空间信息 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 建筑物检测   CNN   轻量化网络   航空影像   深度可分离卷积  
描述: 对复杂网络进行简化,大幅减少了计算量,并较好地维持了原有精度。实验表明新方法相比改进前,在计算量和参数量分别减少86%和87%、训练时间缩短10%的情况下,建筑物检测的精度仅降低3%。
一种航空影像建筑物检测的轻量化CNN建模方法
作者: 甘文祥   张远谊   李欣园   来源: 地理空间信息 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 建筑物检测   CNN   轻量化网络   航空影像   深度可分离卷积  
描述: 对复杂网络进行简化,大幅减少了计算量,并较好地维持了原有精度。实验表明新方法相比改进前,在计算量和参数量分别减少86%和87%、训练时间缩短10%的情况下,建筑物检测的精度仅降低3%。
基于ECSDNN的航空安全事件风险等级预测
作者: 冯霞     桑潇     左海超   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 集成学习   代价敏感   深度神经网络   风险等级预测   嵌入特征编码   航空安全  
描述: 航空安全事件风险等级预测是主动风险管理的重要手段。考虑海量航空安全事件数据呈现的高维复杂、类不平衡等特性,提出一种基于集成代价敏感深度神经网络(ECSDNN)的航空安全事件风险等级预测方法。采用分类
基于新型深度神经网络的民机表面缺陷识别
作者: 张德银   陈从翰   黄选红   徐志强   来源: 计算技术与自动化 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 深度神经网络   表面缺陷识别   Inception   Net   残差   民航飞机  
描述: 为解决机务人员依靠经验来对民航飞机的表面缺陷进行识别时易发生误判的问题,开发了一种用于民机表面的缺陷识别的结合Inception-net和残差模块的新型深度神经网络。首先,通过对各机场的在修飞机表面
基于新型深度神经网络的民机表面缺陷识别
作者: 张德银   陈从翰   黄选红   徐志强   来源: 计算技术与自动化 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 深度神经网络   表面缺陷识别   Inception   Net   残差   民航飞机  
描述: 为解决机务人员依靠经验来对民航飞机的表面缺陷进行识别时易发生误判的问题,开发了一种用于民机表面的缺陷识别的结合Inception-net和残差模块的新型深度神经网络。首先,通过对各机场的在修飞机表面
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