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- 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
- 基于神经网络的遥感图像飞机实时检测算法
- 作者： 刘志 杨江涛 许新云 来源： 工业控制计算机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 注意力机制 YOLOv4 MobileNetv3 深度可分离卷积
- 描述： 针对在遥感图像飞机检测任务中精度较低、实时性差的问题，提出了一种改进YOLOv4遥感图像检测的算法。该算法采用轻量级网络MobileNetV3代替YOLOv4最初的特征提取网络，保证其特征提取能力
- 基于机器视觉的飞机故障检查系统
- 作者： 袁忠大 程秀全 王大伟 来源： 机床与液压 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉技术 图像处理 飞机部件 无损检测
- 描述： 针对当前飞机维修检查工作以人工目视检查为主、效率低且存在人为因素影响的情况，设计一套基于图像识别与机器深度学习的飞机部件表面无损检测系统。收集并整理了某航空公司一线飞机维修员拍摄的飞机机身及发动机部件图片，对图片集进行预处理，包括通道提取、Sobel滤波处理及二值化；最后用Blob分析对处理后的图像进行特征提取与系统分析。系统运行速度快、准确率高且可连续自动识别图像。利用机器视觉技术对飞机部件表面进行无损检测不仅可以提高生产效率，同时可以去除人为因素对航空器飞行安全的影响，使得飞机的飞行安全得到进一步提升。实践证明，该系统性能稳定可靠，具有极高的推广应用价值。
- 基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法综述
- 作者： 邴皓哲 赵健淇 来源： 飞机设计 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 图像处理 深度学习 缺陷检测
- 描述： 飞机蒙皮缺陷是影响飞机正常运行的关键因素之一，及时准确地检测出飞机蒙皮表面的缺陷能够有效的避免飞行事故的发生。目前针对飞机蒙皮表面缺陷检测的方法主要是目视检测或者一些接触类检测方法，这些方法存在漏检率高，风险大等问题。基于机器视觉的检测方法因其检测速度快，非接触式检测，检测精度高等优点，近来得到较多的关注。总结了现有的飞机蒙皮表面缺陷的检测方法，并着重介绍了两类基于机器视觉的缺陷检测方法，即基于传统视觉的方法和基于深度学习的方法，并详细分析了其基本原理、优缺点以及相关的应用算法。对基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法进行了总结，对其未来的发展进行了展望。
- 基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法综述
- 作者： 邴皓哲 赵健淇 来源： 飞机设计 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器视觉 图像处理 深度学习 缺陷检测
- 描述： 飞机蒙皮缺陷是影响飞机正常运行的关键因素之一，及时准确地检测出飞机蒙皮表面的缺陷能够有效的避免飞行事故的发生。目前针对飞机蒙皮表面缺陷检测的方法主要是目视检测或者一些接触类检测方法，这些方法存在漏检率高，风险大等问题。基于机器视觉的检测方法因其检测速度快，非接触式检测，检测精度高等优点，近来得到较多的关注。总结了现有的飞机蒙皮表面缺陷的检测方法，并着重介绍了两类基于机器视觉的缺陷检测方法，即基于传统视觉的方法和基于深度学习的方法，并详细分析了其基本原理、优缺点以及相关的应用算法。对基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法进行了总结，对其未来的发展进行了展望。
- 基于特征解耦的少样本遥感飞机图像增广算法
- 作者： 刘牧云 卞春江 陈红珍 来源： 计算机工程与应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 数据增广 变分自编码器 特征解耦 小样本学习 图像生成
- 描述： 差异性大的特性提出了一种基于特征解耦的小样本图像生成方法 FD-VAE，并在FAIR1M-Aircraft和MAR20两个细粒度遥感飞机数据集上进行测试，与多种先进的图像生成方法相比，FD-VAE
- 联合目标分割和关键点检测的飞机型号识别
- 作者： 刘思婷 王庆栋 张力 韩晓霞 王保前 刘玉贤 来源： 遥感学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 关键点检测 分割 目标检测 条件随机场 飞机型号识别
- 描述： 目前，受限于数据集精细度与网络结构，深度学习技术仍难以应对飞机目标型号识别这类精细化识别任务。本文针对遥感影像中飞机目标型号识别问题，提出一种融合目标分割与关键点检测的飞机型号识别方法。该方法有机地结合多任务深度神经网络与条件随机场和模板匹配算法，利用“预训练+微调+后处理”的方式实现飞机型号的高精度识别。首先，基于多任务深度神经网络迁移学习技术实现飞机目标物位置、掩膜与关键点信息识别。其次，为了便于后期高精度模板匹配，利用本文提出的融合条件随机场的飞机目标掩膜精化算法和基于关键点的姿态调整算法，实现识别目标的边界精细化与机体姿态调整；最后，在本文构建的飞机型号模板库基础上，将经过精化后处理的飞机掩膜信息与模板库进行匹配，实现飞机目标的型号识别。为了验证所提方法的有效性，本文进行了相关实验，并与传统算法及完全端到端深度学习方法进行了对比，结果表明，本文所提方法具有更高准确率，并且在实用性方面更具优势。