关键词
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。
基于深度学习遥感图像飞机目标检测技术研究
作者: 赵志恒.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感图像   深度学习   目标检测   YOLOv8   飞机目标  
描述: 基于深度学习遥感图像飞机目标检测技术研究
基于深度学习遥感图像飞机目标检测技术研究
作者: 赵志恒.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感图像   深度学习   目标检测   YOLOv8   飞机目标  
描述: 基于深度学习遥感图像飞机目标检测技术研究
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
基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
作者: 周绍鸿.   来源: 安徽理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   遥感影像   RCNN   深度学习   Faster   飞机目标检测  
描述: 基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
作者: 周绍鸿.   来源: 安徽理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   遥感影像   RCNN   深度学习   Faster   飞机目标检测  
描述: 基于改进Faster-RCNN的遥感影像飞机目标检测算法研究
基于双分支自适应特征融合网络的航空遥感图像目标检测算法研究及应用
作者: 杨中宇.   来源: 吉林大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感图像   特征融合   深度学习   目标检测   场景分类   双分支网络  
描述: 基于双分支自适应特征融合网络的航空遥感图像目标检测算法研究及应用
基于双分支自适应特征融合网络的航空遥感图像目标检测算法研究及应用
作者: 杨中宇.   来源: 吉林大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 遥感图像   特征融合   深度学习   目标检测   场景分类   双分支网络  
描述: 基于双分支自适应特征融合网络的航空遥感图像目标检测算法研究及应用
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。
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