关键词
利用可变形模板匹配的图像相减法模拟航空发动机外观缺陷检测技术研究
作者: 宋静怡     王慧博     卫晶   来源: 机电工程技术 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 图像相减   仿射变换   可变形模板匹配   缺陷检测  
描述: 利用可变形模板匹配的图像相减法模拟航空发动机外观缺陷检测技术研究
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。因此,需要优化模型结构和训练过程。针对上述问题,首先引入一种迁移学习的策略,在Faster-RCNN模型训练之前,加载MS COCO数据集预先训练好的权重,使模型快速收敛,节约了大量的训练时间。然后以ResNet50替代原Faster-RCNN的VGG16特征提取网络,更好地利用深层次的语义信息,在此基础上结合FPN网络,并对原Faster-RCNN的9种锚框增加为15种锚框,通过融合多尺度特征图以获得更丰富的特征表示,从而提高网络检测和定位目标的能力。以RSOD-Dataset数据集为例进行飞机目标检测实验,同时比较不同检测算法的性能;再以NWPU VHR-10数据集验证模型的泛化性和稳定性,实验结果表明:改进的Faster-RCNN在RSOD-Dataset数据集上的精确率为97.54%;在NWPU VHR-10数据集上的精确率为98.27%。通过迁移学习和改进Faster-RCNN的网络结构,可以实现在数据量较少的情况下高精度目标检测,且泛化能力较强,所提方法可以利用于其他目标检测和识别,具有较好的推广意义。
基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法
作者: 刘裕芸     刘春阳     周绍鸿     张永城     王德金   来源: 机电工程技术 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感影像   数据增强   RCNN   深度学习   Faster   飞机目标检测  
描述: 基于优化Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测算法
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