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根据【关键词:
遥感图像,极坐标系,深度学习,亚像素,倾斜目标检测
】搜索到相关结果
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基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
作者:
常洪彬
来源:
吉林大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
注意力机制
深度学习
目标检测
描述:
基于深度学习的航空遥感图像目标检测算法研究
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方法。该方法引入加权融合特征网络,为每层特征图赋予可在训练中不断学习的权重系数,加强深浅层特征融合。通过引入CIoU损失及模型改进,加快网络收敛速度,使其满足实时性需求。在基于DOTA构建的遥感图像小目标数据集上进行对比实验,结果表明,该方法具有更好的检测精度与检测速度。
遥感图像飞机目标检测与识别关键技术研究
作者:
李冠典
来源:
长春理工大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机目标高效检测
遥感图像
卷积神经网络
深度学习
目标检测
飞机区域识别网络
描述:
遥感图像飞机目标检测与识别关键技术研究
基于深度学习的遥感图像飞机检测与分割
作者:
吴启凡
来源:
西安电子科技大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
非对称卷积
遥感图像
R
CNN
深度学习
Mask
自校准卷积
描述:
基于深度学习的遥感图像飞机检测与分割
面向航空锪窝孔制孔质量的手持式视觉检测方法
作者:
张辉
潘新
李海伟
杜杰
罗志光
郭飞燕
来源:
航空制造技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
手持式
飞机装配
亚像素
视觉检测
锪窝孔
描述:
飞机结构存在大量的标准连接孔,为了保证飞机装配质量,需要对锪窝孔的制孔质量进行检测。基于机器人或机床的视觉检测设备存在定位精度低、局部位置难到达、易受环境光影响等问题,提出了一种面向航空锪窝孔制孔质量的手持式视觉检测方法,开发了锪窝孔孔径及窝深的亚像素检测算法,设计了一种手持式视觉检测设备,对机械结构、硬件系统和软件系统进行了详细阐述。以航空结构标准试验件为对象,将本方法所测孔径和锪窝深度与第三方认证机构的测试结果进行了对比。结果表明,本方法孔径精度测量精度优于0.01 mm,锪窝深度测量精度优于0.1mm。设计的手持式视觉检测设备检测精度高、应用范围广且不受环境光的影响。
基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
作者:
王浩桐
来源:
宁夏大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
特征融合
SSD算法
目标检测
k
Means聚类
描述:
基于改进SSD的光学飞机遥感图像目标检测算法研究
基于深度学习的遥感图像飞机检测方法研究
作者:
彭娜
来源:
河北工程大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
注意力机制
飞机检测
特征增强
残差连接
轻量级
描述:
基于深度学习的遥感图像飞机检测方法研究
基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
基于深度学习的航空器场面轨迹预测
作者:
李雪
何元清
胡耀
来源:
现代计算机
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
深度学习
轨迹预测
描述:
轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础,在路由规划,风险预警,航班次序,重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点,对航空器场面历史数据进行分析和预处理,设定网络模型参数,构建轨迹预测模型,提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化,改进长短期记忆网络的隐藏层结构,实现对航空器场面轨迹的中期预测。
通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
作者:
王翔
来源:
内燃机与配件
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
训练飞行
异常检测
描述:
大型运输机发动机的健康管理研究较为广泛,相对于运输航空,针对通用航空领域以训练飞行为主的小型教练机发动机的异常检测技术还不够成熟。训练飞行具有飞行模式固定,起降频次较高,信息数据结构简单的特点,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
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