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面向民航陆空通话的中英文流式语音识别技术研究
作者: 韩琪聪.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 流式语音识别   中英文陆空通话   多任务联合学习   CTC/Attention   数据增强   迁移学习   Conformer  
描述: 面向民航陆空通话的中英文流式语音识别技术研究
面向民航陆空通话的中英文流式语音识别技术研究
作者: 韩琪聪.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 流式语音识别   中英文陆空通话   多任务联合学习   CTC/Attention   数据增强   迁移学习   Conformer  
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国际民航陆空通话用语标准化现状与建议——基于ICAO技术手册《空中交通管理》
作者: 周恒宇     朱波   来源: 中国标准化 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 空中交通管理   标准化   陆空通话   标准用语  
描述: 陆空通话用语标准化是国际民航安全的基石,在民航国际化和空中交通强国建设中发挥重要作用。本文依托国际民航组织(ICAO)技术手册《空中交通管理》(Doc.4444),分析陆空通话标准用语的特点,指出
作者: 许雅玺     鲁健平   来源: 科技和产业 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 情感分析   注意力机制   数据增强   BiGRU模型  
描述:
作者: 许雅玺     鲁健平   来源: 科技和产业 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 情感分析   注意力机制   数据增强   BiGRU模型  
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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。
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。
基于深度学习域适应的飞机结冰图像气泡提取方法
作者: 赵红梅     彭博     周志宏     易贤   来源: 南京航空航天大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 气泡提取   U   Attention   图像分割   域适应   动态结冰   Net  
描述: 针对采用深度学习方法提取结冰显微图像中的气泡需要大量标注数据,但人工标注气泡任务较为困难的问题,提出了一种基于风格迁移网络CycleGAN和图像分割网络Attention U-Net的域适应提取方法。该方法通过程序模拟气泡形态生成的图像为源域,结冰显微图像为目标域,通过CycleGAN将源域图像转为目标域风格,采用风格转换后的源域数据集训练Attention U-Net网络。通过对比实验对无标注结冰图像和少量标注图像两种情况进行验证。实验结果表明,在无标注图像的情况下,可实现无监督的结冰显微图像的气泡提取;在只有少量标注图像的情况下,该方法可实现更精确的气泡提取。
一种坐标通道注意力深度学习网络的军用飞机识别方法
作者: 杨环宇     王军     吴祥     薄煜明     马立丰     陆金磊   来源: 兵工学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 坐标注意力机制   军用飞机识别   深度卷积神经网络   迁移学习  
描述: 可以保留小目标飞机特征的基础上,引入CA机制设计CA-Stage模块,提升网络对于背景和前景的区分能力;采用数据增强的方式扩充数据集,以及使用迁移学习的策略提高模型的泛化能力,训练得到具备最优超参数
基于脑电的飞行员脑力负荷研究
作者: 刘人杰.   来源: 中国民用航空飞行学院 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 脑力负荷   脑电   迁移学习   模拟飞行任务  
描述: 基于脑电的飞行员脑力负荷研究
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