关键词
大面幅光学遥感影像飞行器目标快速检测
作者: 张作省   来源: 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: YOLO   遥感影像   遥感视频   飞行器检测   深度学习   目标识别   机场检测   残差网络  
描述: 大面幅光学遥感影像飞行器目标快速检测
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
作者: 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   来源: 激光与光电子学进展 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  
描述: 光学遥感图像目标检测一直都是遥感领域研究的热点之一,但现有的检测方法对背景复杂且尺寸较小的目标检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种以Mask-RCNN为基础框架的目标检测方法。该算法以ResNet50为特征提取网络并在此基础之上利用特征重用技术来更好地提取目标的语义特征,且针对不同类型的飞机尺寸比例不固定等特点,设计了一组更加合适的候选框尺度集合。实验结果证明,该方法与以往常用的检测算法相比在小物体检测上拥有更高的检测精度。
基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
作者: 董永峰   仉长涛   汪鹏   冯哲   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   卷积神经网络   图像处理   目标检测   深度学习   Mask   RCNN算法  
描述: 基于深度学习的光学遥感图像飞机检测算法
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: 2023 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mAP@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。
基于深度学习的遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
作者: 谭振宇   来源: 战略支援部队信息工程大学 年份: 2020 文献类型 : 学位论文 关键词: R   遥感影像   CNN算法   目标检测   深度学习   Faster   飞机目标   YOLO算法  
描述: 基于深度学习的遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者: 王锦申   黄旭   万夕里   来源: 航空维修与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 损伤检测   编码器   发动机   目标检测   深度学习   一体化解决方案   神经网络   在线计数   孔探检测  
描述: 航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架、深度融合网络、目标检测和追踪算法等三种深度学习方法,以实现对大型航司发动机的损伤进行识别、检测、追踪、在线计数和孔探报告自动生成。实现结果表明这些方法对减轻劳动强度、提高生产效率和提高检测精度具有实际的应用价值,对保证发动机适航具有重要意义。
联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测
作者: 徐佰祺   江刚武   刘建辉   王鑫   魏祥坡   余培东   来源: 测绘科学技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   注意力机制   特征融合   遥感影像   V4算法   飞机目标检测  
描述: 针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息的提取。通过引入注意力机制进行特征融合,为每个通道的特征赋予不同权重,学习不同通道间特征的相关性。在RSOD-Dataset数据集上进行对比实验,实验结果表明该方法与相关算法相比,具有更高的检测精度。
联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测
作者: 徐佰祺   江刚武   刘建辉   王鑫   魏祥坡   余培东   来源: 测绘科学技术学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   注意力机制   特征融合   遥感影像   V4算法   飞机目标检测  
描述: 针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息的提取。通过引入注意力机制进行特征融合,为每个通道的特征赋予不同权重,学习不同通道间特征的相关性。在RSOD-Dataset数据集上进行对比实验,实验结果表明该方法与相关算法相比,具有更高的检测精度。
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