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- 基于多尺度U-Net与Transformer特征融合的航空遥感图像飞机检测方法
- 作者： 张善文 邵彧 李萍 令伟锋 来源： 弹箭与制导学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： Transformer Net与Transformer 航空遥感图像飞机检测 多尺度U Net
- 描述： 航空遥感图像(ARSI)飞机检测一直是一个重要且具有挑战性的课题。针对现有ARSI飞机检测方法(ARSIAD)检测目标的边缘模糊、小目标的检测精度低、没有充分利用ARSI的全局上下文信息等问题，提出一种基于多尺度U-Net与Transformer (MSU-Trans)特征融合的ARSIAD方法。通过多尺度卷积模块Inception提取ARSI中多样性目标的分类特征，通过Transformer增强模型的全局语义检测性能，通过特征融合模块整合高层和低层特征，得到航空目标图像完整的边缘和纹理特征。该模型结合多尺度U-Net较强的局部特征提取能力和Transformer较强的全局上下文依存关系提取能力，进而提高MSU-Trans的整体检测性能。在ARSI集上的试验表明，与U-Net、多尺度U-Net、注意力U-Nets相比，MSU-Trans具有较高的检测精度，精度超过95%,该方法为ARSIAD提供一定的技术支撑。
- 面向航空安全事件的跨媒体信息图文关联方法研究
- 作者： 白云清 来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 损失函数 跨媒体信息 航空安全事件 图文关联 特征嵌入 残差网络
- 描述： 面向航空安全事件的跨媒体信息图文关联方法研究
- 面向航空安全事件的跨媒体信息图文关联方法研究
- 作者： 白云清 来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 损失函数 跨媒体信息 航空安全事件 图文关联 特征嵌入 残差网络
- 描述： 面向航空安全事件的跨媒体信息图文关联方法研究
- 基于深度卷积神经网络的空中飞行器图像识别
- 作者： 谷虹娴 来源： 西安工业大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： YOLO 损失函数 卷积神经网络 特征融合方式 空中飞行器识别 V3
- 描述： 基于深度卷积神经网络的空中飞行器图像识别
- 基于深度卷积神经网络的空中飞行器图像识别
- 作者： 谷虹娴 来源： 西安工业大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： YOLO 损失函数 卷积神经网络 特征融合方式 空中飞行器识别 V3
- 描述： 基于深度卷积神经网络的空中飞行器图像识别
- 基于改进YOLOv5的飞机舱门识别与定位方法研究
- 作者： 张长勇 郭聪 李玉洲 张朋武 来源： 计算机测量与控制 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 舱门识别与定位 YOLOv5 机场特种车辆 自动靠机 三维定位
- 描述： 角点的像素，利用空间几何关系，实现了对舱门准确的三维定位。实验结果表明，改进后的YOLOv5算法mAP达到96.5%,相比原有算法提升了5.6%。在舱门前方19 m和1 m处时，实时最大定位误差分别为0.15 m和0.01 m,能够满足特种车辆靠机完成后与舱门保持5～10 cm的安全距离要求。
- 基于CNN的航空图像目标检测算法研究
- 作者： 刘瑞 来源： 电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空图像 CNN YOLOv5 目标检测 无人机
- 描述： 基于CNN的航空图像目标检测算法研究
- 基于多传感器的飞机行李火灾智能识别技术研究
- 作者： 朱博 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： 火焰检测 k近邻算法 YOLOv5 分类算法 多传感器
- 描述： 基于多传感器的飞机行李火灾智能识别技术研究
- 基于HoloLens的航空发动机典型部件识别关键技术研究
- 作者： 朱俊名 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： 航空发动机部件识别 YOLOv5 增强现实 深度学习 HoloLens
- 描述： 基于HoloLens的航空发动机典型部件识别关键技术研究