关键词
极轻量的航空影像港口船舶目标检测
作者: 李胜永     王超男     王孟   来源: 计算机工程与设计 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 感兴趣区域   实时   极轻量   目标检测   港口   航空影像   嵌入式  
描述: 航空影像下的目标检测由于目标较小,属于该领域中的难点,而通过增加网络的宽度和深度增加其可检能力,会在计算量上付出巨大代价。为此,提供一种极轻量的目标检测器用于航空图像中的目标侦测。算法以港口场景船只
作者: 邓蕾蕾     潘卫军     崔烁     潘璇   来源: 航空计算技术 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 可视化   形态学   目标检测   尾涡检测   多普勒激光雷达   k   最近邻算法  
描述:
基于Faster R-CNN的轻量化遥感图像军用飞机检测模型
作者: 党玉龙     叶成绪   来源: 激光杂志 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   R   CNN   目标检测   Faster   军用飞机  
描述: 遥感图像军用飞机目标检测对侦察预警和情报分析等领域具有重要意义。针对该任务中图像背景复杂、目标尺度变化大和分布密集等挑战,提出了一种基于Faster R-CNN的轻量化检测模型。该模型使用残差拆分
改进YOLOv5的军事飞机检测算法
作者: 王杰     张上     张岳     胡益民   来源: 无线电工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: FPGM   YOLOv5s   目标检测   Loss   SIOU   军事飞机  
描述: 针对遥感图像中军事飞机目标检测存在的精度低、漏检和虚警率高等问题,提出了一种基于YOLOv5s的轻量化遥感图像军事飞机目标检测算法——YOLO-Military Aircraft
基于改进YOLOv4的航空发动机叶片损伤检测
作者: 王倩岚     刘文波     滕子煜     单永奇   来源: 机械制造与自动化 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   扩张卷积   叶片损伤   发动机   目标检测   YOLOv4  
描述: 基于改进YOLOv4的航空发动机叶片损伤检测
基于改进YOLOv7-tiny飞行员表情识别算法研究
作者: 杨一豪   来源: 信息技术与信息化 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 情绪识别   CBAM   Conv   YOLOv7   Ghost   目标检测  
描述: 基于改进YOLOv7-tiny飞行员表情识别算法研究
SAR图像飞机目标检测识别进展
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  
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
基于深度学习的离场航空器滑行时间预测(英文)
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  
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
光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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  
描述: 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。
光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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  
描述: 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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