基于卷积神经网络的遥感图像飞机检测

作者： 张义德   胡长雨   胡春育   来源： 光电子技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   微调   迁移学习   飞机检测  

描述： 提出一种CNN的遥感图像飞机检测的方法。首先获得预训练好的CNN,然后通过参数迁移获得五层卷积层模型参数,接着利用遥感图像对第五层卷积层进行微调获得一个特征提取器。将特征提取器用于提取遥感图像训练集的深度特征,训练可变形部件检测模型。实验表明,提出的方法大大提高了遥感图像飞机目标检测精度,准确率达96%以上。

基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别

作者： 俞汝劼   杨贞   熊惠霖   来源： 计算机应用 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   深度学习   目标检测识别   航空器检测  

描述： %的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-1错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。

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。

遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法

作者： 周敏   史振威   丁火平   来源： 中国图象图形学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   深度学习   可见光遥感   飞机   分类  

描述： 分类问题。方法在缺乏公开数据集的情况下,收集了真实可见光遥感图像中的8种飞机数据,按大致4∶1的比例分为训练集和测试集,并对训练集进行合理扩充。然后针对遥感图像与飞机分类的特殊性,结合深度学习卷积

民用航空器注册号识别的鲁棒性方法研究

作者： 赵元棣   陶然   来源： 航空计算技术 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 民用航空   字符识别   图像处理   航空器注册号   鲁棒性  

描述： 为了提高空管自动化水平并降低运行成本,提出一种基于计算机图像处理技术的民用航空器注册号识别方法。首先将全局阈值分割算法与形态学分割算法结合,实现对航空器图像中注册号的精确定位。然后采用主成分分析法解决注册号倾斜校正问题,并分别针对粘连和非粘连情况的注册号字符进行有效切割。最后利用基于特征提取的模板匹配算法,完成对注册号字符的准确识别。在此基础上,基于MATLAB搭建实验测试平台对上述方法进行仿真验证。实验结果表明,方法能够针对不同角度拍摄的航空器图像快速、准确地识别其注册号,单幅图像识别耗时在0.5 s左右。相比于其他方法,在图像拍摄方面要求较低,有效性与鲁棒性较高,计算速度较快,可以满足实时监控的需求。

航空发动机油液磨粒图像研究

作者： 毛国强   王建新   来源： 滨州学院学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 油液分析   航空发动机   维修   磨粒   图像处理  

描述： 发动机润滑系统中流经摩擦部件表面的油液,携带了大量发动机运转的内在信息,通过对油液中的磨粒进行分析可实现发动机运行状态的监测。针对航空发动机的磨粒图像,主要研究了图像灰度化、二值化及形态学操作等磨粒图像处理技术,对已获得的磨粒图像利用MATLAB工具进行处理,定量分析了磨粒的大小、数目等参数。

基于CCD图像处理的航空发动机叶片边缘检测技术研究

作者： 唐晓晓   来源： 沈阳工业大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 滤波   边缘检测   CCD   图像处理   亚像素处理  

描述： 叶片是航空发动机上的关键部件之一,叶片的质量对发动机可靠性、寿命、安全性等具有决定性影响,进而影响飞机的性能。对于航空发动机叶片的制造和检测,国内技术设备比较落后,关键技术需要从国外引进。因此在国内,叶片制造和测量技术仍是研究热点。目前国内的叶片检测还采用模板检测、视觉检测等传统方法,技术落后,效率低、精度差。文中针对航空发动机叶片设计了一种基于机器视觉的边缘检测系统,利用数字图像处理技术,进行了高精度和高效率的叶片边缘检测。将叶片置于工作台上,在背光源照射下,叶片经过CCD摄像头成像于感光片上,传到计算机,并通过图像处理方法对采集到的物体图像进行滤波强化处理、边缘提取、亚像素处理和边缘拟合、数据分析,得到被测量特性,再与标准叶片匹配进行比较。文中对边缘提取Canny算法进行研究,分析算法的过程并逐项改进,提高了提取边缘的清晰度和准确性,并采用基于二次曲线拟合的亚像素处理技术对提取的边缘进行重新高精度定位。对比实验表明,文中提出的改进边缘提取方案处理效果优于传统算法和技术,对叶片边缘检测效率高、准确度高,避免许多不必要的误差。经过重复性测量验证系统的稳定性和可靠性。这样就实现了叶片边缘检测的全自动化处理,提高了效率,并且实现了叶片的高精度检测。这对国内的叶片边缘检测研究具有一定的参考价值,对提高航空发动机叶片质量具有重要意义。

基于机器人技术的飞行员服装功耗测试系统

作者： 吕焕然   来源： 天津工业大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器人   BP神经网络   图像处理   服装耗能   运动学建模  

描述： 飞行员服装是确保飞行员能够顺利完成任务以及人身安全的重要保障。在保证基本性能的前提下,对飞行员服装进行客观的评价,是业内学者们研究的热点问题。本文对飞行员服装的耗能数值及服装的完好程度的评价系统展开了研究。本文提出了飞行员服装功耗测量方法和服装完好程度评价模型。其测量方法主要是通过计算系统空载时和系统穿着测试服装时的耗能的差值来表征测试服装耗能值的大小。通过高速摄像机拍摄下人体行走的整个过程,采用OpenCV和图像处理软件对其进行处理,获得人行走时上下肢摆动的范围及模态。使用Solidworks软件进行三维建模,并用Adams对上下肢运动结构进行仿真,在此基础上验证出模型符合人体运动时上下肢摆动范围。设计了以STM32和上位机为核心的数据采集系统。介绍了该系统的硬件和软件的设计,并通过大量的实验采集系统的关键数据,利用数据计算出服装的耗能值,并设定其对应的服装完好程度。基于神经网络算法,利用实验采集到的数据和对应服装的耗能值,建立了测试系统的神经网络模型,完成对服装完好程度进行预测的目的。经实验验证,该模型在预测时的误差在5%左右,达到了等级预测的要求。

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： 2017 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。

基于民航陆空对话的语音识别关键技术研究

作者： 张志辉   来源： 中国民航大学 年份： 2017 文献类型 ： 学位论文 关键词： 受限制玻尔兹曼机   声学模型   深度学习   民航陆空对话   语音识别  

描述： 民航陆空对话语音指令的正确识别一直是确保航空器飞行安全的关键问题。近年来,由陆空对话问题导致的民航安全事故时有发生,给民航安全带来严重威胁。因此如何在现有条件下探索降低陆空对话风险的新方法,保障陆空对话指令的正确传输,成为一个有待解决的重要问题。近年来,语音识别技术一直是模式识别领域的研究热点并被广泛应用于诸多领域。本文通过对民航陆空对话的应用场景和特点进行分析,将语音识别技术应用到民航陆空对话领域,并结合深度神经网络(DNN)来解决民航陆空对话语音识别中的关键技术问题。为解决陆空对话的噪声问题,本文以真实的陆空对话为实验数据,对比了四种不同的降噪处理方法。实验结果表明,在该语料库下改进的谱减算法具有更好的降噪效果。在搭建语音识别系统的过程中,本文使用的语料库是以飞行员和管制员日常陆空对话的内容为蓝本,聘请管制专业人员录制的。使用该语料库分别搭建GMM-HMM单音素和三音素模型,并将三音素模型改进的结果作为DNN-HMM模型训练的标签,成功搭建DNN-HMM的声学模型。实验结果表明,DNN-HMM模型较GMM-HMM模型在基于民航陆空对话数据的音素识别中具有更强的建模能力。