基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用

作者： 张春雷   来源： 电子测试 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   全卷积神经网络   目标检测  

描述： 图像分割是图像识别和目标检测的重要工作,军事图像目标检测与准确分割是分析军事目标的核心工作。针对这一工作,本文将全卷积神经网络(全卷积神经网络)应用在军事飞机图像的目标获取上,通过全卷积神经网络强大的特征提取和识别能力,准确获取目标区域,对分析图像信息提供参考性意义。

基于军事飞机图像结合FCN的目标检测技术应用

作者： 张春雷   来源： 电子测试 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取   全卷积神经网络   目标检测  

描述： 图像分割是图像识别和目标检测的重要工作,军事图像目标检测与准确分割是分析军事目标的核心工作。针对这一工作,本文将全卷积神经网络(全卷积神经网络)应用在军事飞机图像的目标获取上,通过全卷积神经网络强大的特征提取和识别能力,准确获取目标区域,对分析图像信息提供参考性意义。

指纹识别技术在民航安检系统中的应用探讨

作者： 徐明辉   来源： 智库时代 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航安检   图像处理   指纹识别  

描述： 指纹识别技术是指把任何指定的一个人同他的指纹相对应,通过把他现有的指纹同提前预留的指纹相对应来验证这个人的身份,每个人的指纹在图案和交叉点上各不相同,并且具有唯一性,由于这种唯一性以及相对的稳定性,科学研究者创造出了指纹识别技术。在数字化大背景下的今天,指纹识别技术就被应用于民航安检系统中,并且成为了验证个人身份最可靠最科学的技术之一,以往的数字密码+ID账户的安全验证方式,很容易被非本账户的拥有者模仿或者伪造,并且携带起来也很不方便,很容易被不法分子盗窃,造成个人财产损失,而指纹识别系统的安全性和灵活性很高,它利用人体特征的唯一性以及不可复制性,将指纹识别这种生物识别方式推向了成熟。本文就是以指纹识别技术为基础,来研究民航安检系统的安全系数,并且突出指纹识别系统的优点以及今后应该具体采取的措施。

基于信息交互和迁移学习的超高分辨率SAR图像中飞机目标检测

作者： 王莹   来源： 西安电子科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 目标检测   迁移学习   SAR图像   阴影补全   信息交互  

描述： 基于信息交互和迁移学习的超高分辨率SAR图像中飞机目标检测

基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法

作者： 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源： 软件学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  

描述： 在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少的情况下,利用预测目标将字向量作为输入,得到更为充分的文本特征;最后,使用随机森林(randomforest,简称RF)模型,结合其他故障特征判别飞机设备的故障原因.卷积神经网络以故障原因为目标,预先对故障现象中的字向量进行训练,从而得到更能反映该领域的文本特征.与其他文本特征提取方法相比,该类方法在小样本数据上得到了更好的效果.同时,将卷积神经网络与随机森林模型应用于飞机设备的故障原因判别,并与其他文本特征提取方式和机器学习预测模型进行对比,说明了该类文本特征提取方式和故障原因判别方法的合理性和必要性.

基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法

作者： 王锐光   吴际   刘超   杨海燕   来源： 软件学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 维修日志   卷积神经网络   故障诊断   随机森林  

描述： 在飞机维修与保养过程中,航空维修公司已积累了大量经验性的维修日志数据.合理利用该类维修日志,结合机器学习方法,可以辅助维修人员做出正确的故障诊断决策.首先,针对维修日志的特殊性,提出一种迭代式的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少的情况下,利用预测目标将字向量作为输入,得到更为充分的文本特征;最后,使用随机森林(randomforest,简称RF)模型,结合其他故障特征判别飞机设备的故障原因.卷积神经网络以故障原因为目标,预先对故障现象中的字向量进行训练,从而得到更能反映该领域的文本特征.与其他文本特征提取方法相比,该类方法在小样本数据上得到了更好的效果.同时,将卷积神经网络与随机森林模型应用于飞机设备的故障原因判别,并与其他文本特征提取方式和机器学习预测模型进行对比,说明了该类文本特征提取方式和故障原因判别方法的合理性和必要性.

航空遥感光电图像预处理与目标特征提取技术研究

作者： 李晓峰   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 图像去雾   Gabor变换   特征提取   卷积神经网络  

描述： 航空遥感光电图像预处理与目标特征提取技术研究

飞机尾迹云卷积神经网络识别及其东南亚辐射强迫的模拟研究

作者： 张国宇   来源： 南京信息工程大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 真实覆盖率   卷积神经网络   尾迹云   净辐射强迫  

描述： 飞机尾迹云卷积神经网络识别及其东南亚辐射强迫的模拟研究

民航繁忙干线机票最低价格预测方法研究

作者： 蒋鹏   来源： 北京交通大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机票低价预测   长短期记忆网络   卷积神经网络   价格序列  

描述： 民航繁忙干线机票最低价格预测方法研究

基于温岭市二类调查的航空影像正射纠正技术研究

作者： 林辉   来源： 西南林业大学学报(自然科学) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 图像处理   数字摄影测量   UCX   正射纠正   LPS  

描述： 航空影像是二类调查的重要基础资料,但航空影像因地形等因素影响而产生畸变,使用前需要消除畸变进行正射纠正。本研究根据Ultra Cam X数字航摄相机的信息,在LPS工程中设置对应的参数,读入数据自带的外方位元素,直接对空三计算结果进行设定,对正射影像的定位精度以地形图为参照进行分析。结果表明:应用LPS就可以完成对数字航摄影像正射纠正,处理后的影像的匹配性较好,定位精度较高,效果较理想;通过检查点提取地形图和影像的对应坐标进行误差计算,平均总误差仅为1.249 m,可以满足温岭市森林资源二类调查的需要;该方法解决了航空影像数据量大、数量多、处理时间长、DEM使用等难题,对实际生产具有重要意义。