关键词
遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法
作者: 郭琳   秦世引   来源: 北京航空航天大学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 停机坪与跑道分割   深度神经网络   深度学习   飞机目标检测   大幅面遥感图像  
描述: 为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与
基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标检测方法
作者: 钟聃     李铁虎     李诚   来源: 光子学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 深度学习   机场场面   迁移学习   特征金字塔网络   飞机目标检测  
描述: 提出了一种改进的深度学习模型,旨在解决检测问题。首先基于迁移学习,微调预训练模型,提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次,融入调整模块以增加深层特征图的感受野,提升模型的鲁棒性。引入
基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法
作者: 张贝贝     刘建辉     王鑫     魏祥坡     麻顺顺   来源: 海洋测绘 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制优化   特征融合   深度学习   YOLOv5网络   飞机目标检测  
描述: 基于改进YOLOv5的飞机目标检测算法
航空遥感影像中的轻量级小目标检测
作者: 薛雅丽   孙瑜   马瀚融   来源: 电光与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 小目标   遥感图像   特征融合   深度学习   目标检测  
描述: 单阶段目标检测算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础,针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难,提出一种提升复杂背景下小目标检测精度的轻量级目标检测
高分辨率航空遥感图像的建筑物识别
作者: 王玉琴   尤静静   蔡世鑫   来源: 北京测绘 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   RCNN)模型   快速区域卷积神经网络(Faster   建筑物识别   深度学习  
描述: 利用深度学习方法中的快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)模型对航空遥感图像进行建筑物识别,经验证,利用Faster RCNN模型对航空遥感图像进行建筑物识别其结果可达93.7%的精准率,平均
基于优化Mask-RCNN算法的遥感飞机目标检测
作者: 葛海婷     杨铁梅   来源: 太原科技大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   RCNN   深度学习   目标检测   Mask  
描述: 网络。并在自建的遥感飞机数据集上验证算法的稳定性以及有效性。经检测,改进的算法能够提升遥感图像中飞机的检测精度,并且有效降低了飞机目标的误检和漏检问题。
航空轮胎有限元分析
作者: 刘坤   苏彤   王典   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   模糊不变   目标识别  
描述: 由于采集、运动以及聚焦等导致的目标模糊是目标识别率偏低的一个主要问题,因此本文提出一种基于模糊不变卷积神经网络模型BICNN(Blur-Invariant Convolutional Neural
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: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。
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: 针对军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用场景,建立了一套实时目标检测识别框架,将深度卷积神经网络应用到大尺寸图像中的航空器目标检测与识别任务中。首先,将目标检测的任务看成空间上独立
深度卷积网络在航空高光谱岩性识别中的应用——以塔木素铀矿床北部地区为例
作者: 张川     易敏     童勤龙     叶发旺     徐清俊     李泊凇   来源: 世界核地质科学 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   深度学习   航空高光谱遥感   岩性识别  
描述: 岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果,但对于岩性识别存在瓶颈。深度学习是当前人工智能领域的研究热点,卷积神经网络是适用于图像识别
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