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- 遥感图像飞机目标检测方法研究
- 作者： 张晨露 来源： 中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所) 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像 感受野 卷积神经网络 目标检测 飞机目标
- 描述： 遥感图像飞机目标检测方法研究
- 基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
- 作者： 谢奇芳 来源： 中国地质大学(北京) 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高分辨率遥感影像 卷积神经网络 深度学习 目标检测
- 描述： 基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
- 高分辨率遥感图像中飞机目标自动检测方法研究
- 作者： 任瑞龙 来源： 电子科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像 语义分割 深度学习 目标检测 飞机
- 描述： 高分辨率遥感图像中飞机目标自动检测方法研究
- 飞机蒙皮图像的深度特征学习与损伤监测
- 作者： 李慧 来源： 北京邮电大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 飞机蒙皮 卷积神经网络 SSD 深度学习 目标检测
- 描述： 飞机蒙皮图像的深度特征学习与损伤监测
- 基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
- 作者： 杜泽星 殷进勇 杨建 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 目标检测 半监督学习 生成式对抗网络
- 描述： 针对现有的基于深度学习的遥感飞机图像检测方法,在训练时需要大量的带标记数据集和较长的训练时间,本文提出了一种基于生成式对抗网络的半监督学习方法。采用两种粒度的深度卷积生成式对抗网络,分别提取了待检测目标的边缘特征信息和深层语义特征。通过结合两种粒度的生成式对抗网络的判别器网络模型,设计了目标检测网络模型。实验结果表明,本文所设计的这种半监督学习训练方法有着更快的收敛速度,并且在训练时需要的标记样本更少。
- 基于改进候选区域网络的红外飞机检测
- 作者： 姜晓伟 王春平 付强 来源： 激光与红外 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 聚类 红外飞机 卷积神经网络 目标检测
- 描述： 为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means聚类算法的工作原理、实现流程、存在的弊端以及该算法的主要改进手段,并利用K-means聚类算法对Faster R-CNN锚点框的生成方式进行了改进。最后在CAFFE框架平台下进行了多次仿真实验,测试集来源于自建的专用于空中红外飞机检测任务的数据集,实验结果表明本文采用的改进手段可以在保证较高平均准确率AP的同时提高检测速度,并且给出了最适用于本文自建数据集利用聚类算法的k值。
- 卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望
- 作者： 漆昇翔 裘旭益 张伟 来源： 航空电子技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 计算机视觉 深度学习 航空航天
- 描述： 从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。
- 复杂场景下飞机目标检测与跟踪技术研究
- 作者： 刘海燕 来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 复杂场景 卷积神经网络 遥感视频 目标检测 目标自动跟踪
- 描述： 复杂场景下飞机目标检测与跟踪技术研究
- 改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用
- 作者： 郑志强 刘妍妍 潘长城 李国宁 来源： 电光与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO Densenet 遥感图像 means 卷积神经网络 飞机识别 k V3
- 描述： 为了准确识别遥感图像中的飞机,基于YOLO V3算法,通过使用K-means算法对数据集进行聚类分析,借鉴Densenet网络的思想,将YOLO V3网络中的两个残差网络模块替换为两个密集网络模块,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析。实验结果表明,新改进的深度卷积神经网络应用在两种图像上效果均有提升。其中,改进的算法在高质量的遥感图像中准确率高达99.72%,比原始算法准确率提升了0.85%,召回率高达98.34%,召回率提升了1.94%。在低质量遥感图像中准确率高达96.12%,比原始算法准确率提升了5.07%,召回率高达93.10%,召回率提升了19.75%。