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- 民航服务心理学课程“课程思政”分析
- 作者： 林燕 付冬媛 来源： 2021教学改革成果交流暨专业发展战略研讨会 年份： 2021 文献类型 ： 会议论文 关键词： 心理学 融合 传统文化
- 描述： 民航服务心理学课程“课程思政”分析
- 基于LIDAR数据和航空影像的城市房屋三维重建
- 作者： 张栋 来源： 武汉大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 城市三维可视化 LiDAR 阈值分割 后方交会 三维重建
- 描述： 随着三维地理信息以及虚拟现实应用的深入,传统的三维建模方法(如:工程测量,摄影测量…)由于其在工作效率以及数据精度方面的不足已经很难适应当前的需要。Lidar(Light Detect And Ranging)技术是一种利用光束扫描来探识目标和测定距离的高科技集成系统。利用Lidar技术我们可以直接快速获得城区的数字表面模型(DSM)。该技术的出现为实现城市房屋的快速三维建模提供了另一种可选的途径。传统的航空影像是利用机载相机对目标进行航空摄影,根据相机的各项参数以及目标和相机的几何关系来获取目标的信息。 本论文对Lidar数据和航空影像的各自特点进行了分析和阐述。首先对Lidar数据的影像进行了阈值分割,将lidar影像中的地面部分去除掉。同时Lidar数据墙面点的存在会给轮廓提取和三维重建带来麻烦,因此也必须去除。由于我们所感兴趣的是Lidar影像中房屋顶面的数据快,所以一些高程值较大的非屋面点阵也必须去除。其次是对航空影像的处理,利用canny算子对航空影像做了边缘检测生成二值图像,再利用hough变换提取直线段。往往所提供的航空影像参数很难满足实际需要,有必要利用后方交会对影像参数重新做...
- LiDAR辅助的无控制航空影像高精度密集点云提取
- 作者： 李雅盟 来源： 湖南科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 激光雷达 配准 点云优化 密集匹配 绝对定向
- 描述： LiDAR辅助的无控制航空影像高精度密集点云提取
- 飞机焊接导管外形数字化检测技术研究
- 作者： 欧佳昕 来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 飞机焊接导管 夹具 数字化测量方案 配准 误差分析
- 描述： 飞机焊接导管外形数字化检测技术研究
- 面向航空发动机涡轮叶片修复的CAD模型适应性重构研究
- 作者： 孙晨豪 来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 叶片修复 涡轮叶片 数字化测量 配准 模型重构
- 描述： 面向航空发动机涡轮叶片修复的CAD模型适应性重构研究
- 航空摄影测量野外像控点布设方案与测量方法
- 作者： 黄冠伟 来源： 工程建设与设计 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感影像 摄影测量 空中三角测量
- 描述： 随着我国测绘地理信息技术的飞速发展,国产自主知识产权卫星的发射,航摄仪分辨率的提高,遥感影像资料的多元化,航空摄影测量的内涵也极大丰富,逐步替代了传统模拟测绘方法,成为测绘新型地图的主流方式。论文介绍了航空摄影测量野外像控点布设的基本要求,布点方案、目标选择及像控点平面坐标和高程测量方法与手段,结合生产实践,归纳了野外像控点布设与测量的实用技巧。
- 基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
- 作者： 李明阳 胡显 雷宏 来源： 国外电子测量技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 遥感影像 可变形卷积 飞机检测
- 描述： 遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可变形卷积适当地嵌入到特征金字塔来构建可变形特征金字塔,使得金字塔可以自适应的调整卷积过程中的空间采样位置,在进行飞机检测时具有一定的旋转不变性,且在各种复杂场景中也更加可靠。同时,根据训练集中的目标尺寸设计锚点尺寸并引入焦点分类损失以有效地关注难分类样本。该方法在公共UCAS-AOD数据集获得了97.39%的平均精度与RetinaNet模型相比提高了1.59%,并优于R-FCN、YOLOV2等其他流行方法,证明了该方法的有效性和准确性。
- 基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
- 作者： 李明阳 胡显 雷宏 来源： 国外电子测量技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 遥感影像 可变形卷积 飞机检测
- 描述： 遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可变形卷积适当地嵌入到特征金字塔来构建可变形特征金字塔,使得金字塔可以自适应的调整卷积过程中的空间采样位置,在进行飞机检测时具有一定的旋转不变性,且在各种复杂场景中也更加可靠。同时,根据训练集中的目标尺寸设计锚点尺寸并引入焦点分类损失以有效地关注难分类样本。该方法在公共UCAS-AOD数据集获得了97.39%的平均精度与RetinaNet模型相比提高了1.59%,并优于R-FCN、YOLOV2等其他流行方法,证明了该方法的有效性和准确性。
- 基于多分辨率遥感影像的飞机检测研究
- 作者： 侯宇青阳 全吉成 魏湧明 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 显著性提取 遥感影像 目标检测 深度学习
- 描述： 从多分辨遥感图像特点、深度学习网络结构和飞机目标尺寸三个方面进行研究,明确了检测结果与图像中飞机目标像素数的定量关系,对影响图像中目标像素数的两个因素飞机实际尺寸和图像分辨率关系进行定量分析。在检测结论基础上设计了基于显著性检测算法的遥感图像前期处理算法,算法基于生成的显著性图像生成图像掩膜提取潜在目标区域图像块,进行多尺度放大,增加图像中目标的像素数,提升目标检测率。前期处理算法自适应的进行图像目标区域提取,解决了不同分辨率的大尺寸遥感影像中飞机检测率低的问题,通过与原始检测算法和其他图像处理方法对比验证了本文设计算法的有效性,在检测准确率和检测速度上均得到明显提升。