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根据【关键词:
飞行员,异常行为,目标检测,人工智能
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关键词
基于迁移学习和改进Faster-RCNN遥感影像飞机
目标检测
作者:
周绍鸿
方新建
刘鑫怡
张潆丹
严盛
来源:
机电工程技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
目标检测
RCNN
深度学习
Faster
迁移学习
描述:
为了提高遥感影像飞机
目标检测
的准确性和泛化能力,需要解决背景复杂、尺度多变、目标密集、飞机朝向不确定和特征不明显等问题。但现阶段训练数据量有限,初始训练需要消耗大量算力和时间,容易出现过拟合现象
基于Faster R-CNN的轻量化遥感图像军用飞机检测模型
作者:
党玉龙
叶成绪
来源:
激光杂志
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
R
CNN
目标检测
Faster
军用飞机
描述:
遥感图像军用飞机
目标检测
对侦察预警和情报分析等领域具有重要意义。针对该任务中图像背景复杂、目标尺度变化大和分布密集等挑战,提出了一种基于Faster R-CNN的轻量化检测模型。该模型使用残差拆分
改进YOLOv5的军事飞机检测算法
作者:
王杰
张上
张岳
胡益民
来源:
无线电工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
FPGM
YOLOv5s
目标检测
Loss
SIOU
军事飞机
描述:
针对遥感图像中军事飞机
目标检测
存在的精度低、漏检和虚警率高等问题,提出了一种基于YOLOv5s的轻量化遥感图像军事飞机
目标检测
算法——YOLO-Military Aircraft
基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段,但目前依赖人工操作,耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW-YOLO模型,该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先,在主干网络加入了空间通道注意力模块(Spatial Channel-Convolutional Block Attention Module,SC-CBAM),有效避免位置信息丢失,提高目标边界回归能力,相较于YOLOv5,其平均精度均值■@0.5提高了5.4%。其次,在颈部网络对特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)进行了改进,通过融合低层特征,扩大了模型感受野,有利于较小损伤区域的检测,如烧蚀损伤,平均精度提高了8.1%。最后,通过与YOLOv5,Faster R-CNN,SSD模型的对比实验,结果表明SW-YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%,检测速度满足实时检测需求,有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。
深度学习在军用飞机识别与检测中的应用
作者:
黄蓉蓉
来源:
兰州大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
卷积神经网络
计算机视觉
数据增强
目标检测
深度学习
军用飞机
图像识别
描述:
深度学习在军用飞机识别与检测中的应用
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YOLO模型的遥感影像飞机
目标检测
技术研究
作者:
徐佰祺
来源:
战略支援部队信息工程大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感影像
目标检测
YOLO模型
飞机目标
小目标检测
旋转框
描述:
基于YOLO模型的遥感影像飞机
目标检测
技术研究
基于深度学习的视觉引导飞机着陆跑道
目标检测
研究
作者:
陈玉
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
SLAM
机场跑道
目标检测
视觉定位
YOLOv3
语音引导方案
ORB
描述:
基于深度学习的视觉引导飞机着陆跑道
目标检测
研究
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
作者:
程野.
来源:
山东大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
YOLOv7
tiny
目标检测
深度学习
飞机维护检查
模型轻量化
描述:
基于计算机视觉的飞机维护检查系统算法设计与开发
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