关键词
空中飞机目标分类在线学习方法研究
作者: 司景元   来源: 西安电子科技大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: 卷积神经网络   在线学习   自适应的SVM增量学习   弹性权重巩固   微多普勒效应   蒙德里安森林   空中飞机目标分类  
描述: 空中飞机目标分类在线学习方法研究
基于深度卷积神经网络的空中飞行器图像识别
作者: 谷虹娴   来源: 西安工业大学 年份: 2021 文献类型 : 学位论文 关键词: YOLO   损失函数   卷积神经网络   特征融合方式   空中飞行器识别   V3  
描述: 基于深度卷积神经网络的空中飞行器图像识别
基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究
作者: 李雅   来源: 河南大学 年份: 2022 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   图注意力   残差网络  
描述: 基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究
基于改进SSD的航空发动机目标缺陷检测
作者: 陈为   梁晨红   来源: 第30届中国过程控制会议(CPCC 2019) 年份: 2019 文献类型 : 会议论文 关键词: 数据集   特征提取   卷积神经网络   凸台检测   SSD模型   聚类分析  
描述: 基于改进SSD的航空发动机目标缺陷检测
基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
作者: 仵晨伟.   来源: 西安理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   特征融合   卷积神经网络   目标检测   深度学习   航空遥感图像  
描述: 基于特征融合的航空遥感图像目标检测深度学习方法研究
基于神经网络的航空行李点云检测方法研究
作者: 翁博文   胡丹丹   罗其俊   来源: 电子世界 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 随机梯度下降法   测试数据集   点云特征   卷积神经网络   点云数据   云检测   三层感知机   全局特征   多层感知机  
描述: 针对航空旅客托运行李相似度高、几何特征强、材质复杂等特点,提出一种基于多层神经网络的航空行李点云检测方法。该方采用MLP结构对点云的全局特征进行描述,并针对点云的几何特征引入X-Conv卷积以增强对边缘点云的几何描述,增强网络对空洞点云的识别能力。通过在某机场现场采集的行李点云数据集验证了该方法的准
基于神经网络的航空行李点云检测方法研究
作者: 翁博文   胡丹丹   罗其俊   来源: 电子世界 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 随机梯度下降法   测试数据集   点云特征   卷积神经网络   点云数据   云检测   三层感知机   全局特征   多层感知机  
描述: 针对航空旅客托运行李相似度高、几何特征强、材质复杂等特点,提出一种基于多层神经网络的航空行李点云检测方法。该方采用MLP结构对点云的全局特征进行描述,并针对点云的几何特征引入X-Conv卷积以增强对边缘点云的几何描述,增强网络对空洞点云的识别能力。通过在某机场现场采集的行李点云数据集验证了该方法的准
基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
作者: 闫婧   武林伟   刘伟杰   韩如雪   来源: 现代电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 无参考模型   特征提取   卷积神经网络   特征融合   多模态数据   深度学习   网络结构   影像质量评价  
描述: 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件,但各类传感器成像机理不同,质量影响因素多样,往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型,从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题,提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型,通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系,完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合,实现对多种模态影像数据的质量评估,进而快速有效地监测筛选采集数据的质量,提高有效数据采集效率。实验结果表明,该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。
基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
作者: 闫婧   武林伟   刘伟杰   韩如雪   来源: 现代电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 无参考模型   特征提取   卷积神经网络   特征融合   多模态数据   深度学习   网络结构   影像质量评价  
描述: 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件,但各类传感器成像机理不同,质量影响因素多样,往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型,从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题,提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型,通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系,完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合,实现对多种模态影像数据的质量评估,进而快速有效地监测筛选采集数据的质量,提高有效数据采集效率。实验结果表明,该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。
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