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首页>
根据【关键词:
遥感图像,卷积神经网络,微调,迁移学习,飞机检测
】搜索到相关结果
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关键词
基于深度学习网络的飞机目标识别与分类研究
作者:
马俊成
来源:
河北工业大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
CNN
传统分类方法
迁移学习
飞机目标图像
描述:
基于深度学习网络的飞机目标识别与分类研究
迁移学习在航空发动机转子系统早期故障诊断中的应用研究
作者:
李谦
来源:
河南工业大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
转子系统
滚动轴承
迁移学习
稀疏自编码
最大均值差异
描述:
迁移学习在航空发动机转子系统早期故障诊断中的应用研究
民航陆空通话语音识别技术研究与应用
作者:
周凯
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
说话人验证
陆空通话
端到端模型
迁移学习
语音识别
描述:
民航陆空通话语音识别技术研究与应用
一种高效的高分辨率遥感影像飞机目标检测方法
作者:
刘媛
姚剑
冯辰
来源:
测绘地理信息
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
高分辨率遥感影像
直线概率图
深度学习
飞机检测
显著性
描述:
一种高效的高分辨率遥感影像飞机目标检测方法
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:
目标检测与识别是高分辨合成孔径雷达(SAR)领域的热点问题。机场上飞机作为一种典型目标,其检测和识别有一定的独特性。该文回顾了SAR图像典型目标检测识别领域技术的发展过程,分析了SAR图像中飞机目标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的问题,展望了未来的发展趋势。该文认为如何将深度学习与目标电磁散射机理结合、提高网络或模型的泛化能力是提升SAR图像中目标检测识别精度的关键,并给出了一种基于散射信息与深度学习融合的飞机目标检测方法。
基于深度环境上下文建模的遥感图像机场飞机检测
作者:
杨志华
来源:
北方工业大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
上下文信息
深度建模
光学遥感图像
可变形部件模型(DPM)
飞机检测
描述:
基于深度环境上下文建模的遥感图像机场飞机检测
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:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
图像处理
目标检测
半监督学习
生成式对抗网络
描述:
基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
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F
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分数,具有优异的检测性能和良好的泛化能力。
基于迁移学习的民航发动机小样本故障诊断
作者:
付松
钟诗胜
林琳
张永健
来源:
计算机集成制造系统
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
支持向量机
小样本
深度自编码器
故障诊断
迁移学习
描述:
为解决民航发动机故障诊断面临的故障样本不足问题,提出了一种基于深度自动编码器(deep auto-encoder, DAE)迁移学习的小样本故障诊断方法。在该方法中,首先利用大量的正常样本对DAE进行训练,建立发动机状态特征提取模型;然后将该特征提取模型迁移到具有少量数据的发动机故障样本中,并对这些故障样本进行特征提取;最后利用支持向量机(support vector machine, SVM)实现小样本分类。另外,为了使DAE能够学习到更具有代表性的深度特征,利用重构误差评估不同隐藏层神经元节点数下的单个自动编码器(Auto-Encoder, AE)特征提取能力,进而通过单个AE特征提取能力对DAE隐藏层的神经元节点数进行了优化。以某航空公司的CFM56-7B系列发动机的实际飞行历史数据验证了所提出的故障诊断方法的有效性。
疲劳约束下航空发动机涡轮盘结构优化设计
作者:
黄协思
来源:
电子科技大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
双向渐进结构优化
蠕变
不确定性
高压涡轮盘
迁移学习
拓扑优化
疲劳
描述:
疲劳约束下航空发动机涡轮盘结构优化设计
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