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- 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： 。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F1值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。
- 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： 。实验结果表明,DC-DNN模型对于遥感图像飞机目标检测的准确率、召回率和F1值分别为95.78%、98.98%和0.973 5,相比WS-DNN、R-FCN等模型具有更好的检测性能和泛化能力。
- 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： 进行抑制；使用图像级标签代替目标级标签进行CNN训练、以及使用图像的CNN底层特征图制作像素级标签来训练FCN。实验表明，本模型获得了95.78%的准确率、98.98%的召回率、0.9735的F1分数，具有优异的检测性能和良好的泛化能力。
- 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、数量以及网络层数,分别设计4种不同结构的CNN以提取目标从低层、中层到高层不同尺度的特征信息,并将4种CNN输出采用串行方式连接并输入到BP神经网络分类器进行训练。在检测阶段采用滑动窗口方法进行目标搜索。对高分辨遥感影像中飞机的检测实验结果表明,MSCNN在虚警率和召回率上较4种单一结构的CNN具有明显的检测优势,召回率平均提升6%,虚警率平均降低3%。对油罐的检测结果进一步表明,MSCNN可以推广到对遥感影像其他目标的检测。
- 基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
- 作者： 郑晓飞 郭创 姚斌 冯华鑫 来源： 计算机工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 信号重构 故障诊断 深度学习 航空传感器 深度置信网络 故障隔离
- 描述： 为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出深度置信网络隐层节点数选取的递推公式,构建深度置信网络状态观测器。离线训练时,利用飞行数据训练深度置信网络观测器。在线诊断时,通过比较观测器输出值与实际输出值判断故障类型,并给出3种故障隔离与信号重构方法。仿真结果表明,与BP神经网络观测器相比,该方法能够快速准确地进行故障诊断与隔离,并且完成信号重构。