全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
关键词
- 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： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 图像处理 目标检测 半监督学习 生成式对抗网络
- 描述： 基于半监督学习的遥感飞机图像检测方法
- 基于FCN与CNN的遥感影像飞机目标检测方法
- 作者： 李文斌 何冉 来源： 计算机工程 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： FCN 遥感图像 CNN 目标检测 像素级标签
- 描述： 进行抑制；使用图像级标签代替目标级标签进行CNN训练、以及使用图像的CNN底层特征图制作像素级标签来训练FCN。实验表明，本模型获得了95.78%的准确率、98.98%的召回率、0.9735的F1分数，具有优异的检测性能和良好的泛化能力。
- 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
- 一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
- 作者： 吕卫民 孙晨峰 任立坤 赵杰 李永强 来源： 兵工学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 轻量级梯度提升机 注意力机制 航空发动机 故障诊断 时间卷积神经网络
- 描述： )和轻量级梯度提升机(LGBM)的航空发动机气路故障诊断方法。故障诊断分为故障特征提取和分类诊断两个过程：引入TCN框架在保证故障数据训练时序逻辑的基础上，实现对远层历史信息和当前层信息的特征融合构建
- 基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
- 作者： 王兴隆 尹昊 丁俊峰 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 场面监视雷达 注意力机制 Transformer 数据融合 广播式自动相关监视
- 描述： 针对飞行区航空器单一监视源存在监视精度低、位置跳变的问题，提出了一种基于Transformer和注意力机制的航空器监视数据融合方法。首先利用Transformer的编码器结构分别对各监视源数据进行特征提取，然后通过注意力机制对不同监视源赋予权重值，最后经过全连接网络进行回归计算，以获得最终的融合结果。选取场面监视雷达和广播式自动相关监视系统的监视数据作为融合源，多点定位数据作为真实标签，实验结果表明，该方法有效降低了单一监视源的监视误差，且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法，平均绝对误差分别提升了2.20%、14.32%和33.94%。
- 基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
- 作者： 李鑫 李香蓉 汪诚 李秋良 李卓越 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 机器视觉 YOLOv5 表面缺陷检测
- 描述： 针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题，本文提出了一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法，自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略，实现训练效果的提升；其次在Backbone网络中引入坐标注意力机制，在通道注意力的基础上嵌入坐标信息，提高对小缺陷目标的检测能力；最后将YOLOv5的定位损失函数改进为EIoU loss，在加快模型收敛的同时提高预测框回归精度。实验表明，本文提出的YOLOv5-CE模型，相比原YOLOv5s网络，在检测速度几乎没有下降的情况下m AP值提高了1.2%，达到了98.5%，能够实现对航空发动机四种常见类型缺陷的高效智能检测。
- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
- 基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测
- 作者： 田青林 秦凯 陈俊 李瑶 陈雪娇 来源： 光学学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 图像处理 变化检测 空洞卷积 特征金字塔
- 描述： 针对遥感图像语义分割中存在对多尺度目标的漏检和分割边界粗糙等问题,提出了一种基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测方法。该方法采用编码-解码结构,在编码阶段使用ResNet101作为基础网络来提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式计算特征金字塔,有效融合不同阶段、不同分辨率的特征。在大型建筑物变化检测数据集上进行验证实验,实验结果表明所提方法在对不同尺寸建筑物目标的变化检测中展现出了良好的适应性,相比于经典语义分割网络具有一定的优势。
- 民航突发事件领域本体关系提取方法的研究
- 作者： 王红 李晗 李浩飞 来源： 计算机科学与探索 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 关系抽取 领域本体 门控循环单元（GRU）模型 民航突发事件
- 描述： 民航突发事件领域本体关系提取方法的研究