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- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 基于DCNN-Informer的航空发动机寿命预测方法
- 作者： 廖雪超 陈海力 钟实 来源： 计算机技术与发展 年份： 2025 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 卷积神经网络 Informer 深度学习 剩余寿命预测
- 描述： 基于DCNN-Informer的航空发动机寿命预测方法
- 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： ,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
- 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。
- 多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测
- 作者： 卢晓光 周波 韩萍 韩宾宾 来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 极化合成孔径雷达 飞机目标检测 SVM分类器
- 描述： 针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中
- 多特征分类的PolSAR图像飞机目标检测
- 作者： 卢晓光 周波 韩萍 韩宾宾 来源： 信号处理 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征提取 极化合成孔径雷达 飞机目标检测 SVM分类器
- 描述： 针对目前有关极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)的飞机目标检测算法虚警较多、自适应性较差的问题,给出一种复杂大场景中
- 基于改进YOLOX的机场场面飞机目标检测
- 作者： 赵元棣 罗琳璐 来源： 计算机仿真 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 机场场面 飞机目标检测
- 描述： 机场场面飞机实时监控是远程塔台系统的基础。为实现对机场场面飞机目标快速而准确的检测，提出一种基于YOLOX融合注意力机制的机场场面飞机目标检测方法。在加强特征提取网络中引入卷积块注意力模块，增大对
- 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