首页
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻动态
全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
首页>
根据【关键词:
YOLOv7,tiny,目标检测,深度学习,飞机维护检查,模型轻量化
】搜索到相关结果
3
条
按文献类别分组
学位论文
(392)
期刊
(265)
会议论文
(16)
按栏目分组
学位论文
(392)
期刊
(265)
会议论文
(16)
按年份分组
2024
(81)
2023
(184)
2022
(98)
2021
(102)
2020
(82)
2019
(62)
2018
(56)
2017
(8)
按来源分组
中国民用航空飞行学院
(86)
电子科技大学
(16)
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)
(14)
激光与光电子学进展
(13)
山东大学
(12)
推进技术
(11)
吉林大学
(10)
北京邮电大学
(8)
北京交通大学
(8)
中国科学院大学学报
(4)
战略支援部队信息工程大学
(4)
航空维修与工程
(4)
青岛科技大学
(4)
信息与控制
(4)
航空电子技术
(4)
自动化应用
(3)
计算机与数字工程
(3)
西安理工大学
(2)
长春理工大学
(2)
兰州大学
(2)
南京信息工程大学
(2)
中国安全生产科学技术
(2)
中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)
(2)
电光与控制
(2)
中国地质大学(北京)
(2)
吉林大学学报(理学版)
(2)
兵工自动化
(2)
航空制造技术
(1)
机电工程技术
(1)
太原科技大学学报
(1)
关键词
基于改进YOLOv4算法的遥感图像飞机
目标检测
作者:
王惠中
文学
来源:
计算机与数字工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
特征融合
目标检测
YOLOv4
描述:
针对在遥感图像上对飞机
目标检测
的精度低问题,论文通过对PANet特征融合网络结构的加深使得YOLOv4算法对小目标的检测更加敏感,进而提高算法的平均检测精度;另外,利用K-means++算法产生
基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
作者:
王捷
周迪
左洪福
陆扬
来源:
计算机与数字工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短时记忆神经网络
卷积神经网络
深度学习
民航安全
文本分析
描述:
安全是民航业的核心主题,非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度,论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型,用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较,在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明,所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率,对于不平衡数据样本,具有最稳定的分类性能。
基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
作者:
王捷
周迪
左洪福
陆扬
来源:
计算机与数字工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短时记忆神经网络
卷积神经网络
深度学习
民航安全
文本分析
描述:
安全是民航业的核心主题,非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度,论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型,用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较,在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明,所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率,对于不平衡数据样本,具有最稳定的分类性能。
<
1
>
Rss订阅
订阅地址: