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根据【检索词:
自动目标识别 图像匹配 三维变换 图像处理
】搜索到相关结果
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(1)
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(1)
1955
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第十二届全国图象图形学学术会议
(50)
哈尔滨工业大学
(37)
西北工业大学
(33)
西安电子科技大学
(32)
电子科技大学
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东南大学
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国防科技大学
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中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所)
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(4)
广东工业大学
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中国科学技术大学
(3)
中国科学院研究生院(光电技术研究所)
(2)
西安建筑科技大学
(2)
航空专业教材编审组
(1)
微型机与应用
(1)
影像技术
(1)
2006年国防光学及光电子学学术研讨会暨中国兵工学会光学专业委员会成立25周年年会
(1)
中国科学院研究生院(上海技术物理研究所)
(1)
第十届全国信息获取与处理学术会议
(1)
关键词
基于
图像识别
的航空姿态指引仪故障检测系统
作者:
彭俊榕
魏麟
谭任翔
何峻毅
来源:
仪表技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
姿态指引仪
卷积神经网络
维修
故障检测
图像识别
Hough变换
描述:
对于航空姿态指引仪的维修,仅靠人工目视检测效率低下,为了解决该问题,研究出一种基于Hough
变换
和改进的AlexNet卷积神经网络的
图像识别
算法。通过分析
处理
和
识别
分类指引仪表盘
图像
的特定区域,及时
基于
图像识别
的飞机蒙皮铆接质量检测技术研究
作者:
王海燕
来源:
沈阳航空航天大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
铆钉质量检测
深度学习
k
Means聚类
Hough变换
描述:
基于
图像识别
的飞机蒙皮铆接质量检测技术研究
基于CNN的民航天气雷达
图像
中降水及雷暴
识别
研究
作者:
郑越
来源:
云南大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
民航气象
天气雷达
R
CNN
卷积神经网络
SSD
Faster
描述:
基于CNN的民航天气雷达
图像
中降水及雷暴
识别
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
基于深度学习孔探
图像
的航空发动机缺陷
识别
研究
作者:
马瑞阳
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
孔探检查
深度学习
缺陷识别
CFM56
YOLOv4
描述:
基于深度学习孔探
图像
的航空发动机缺陷
识别
研究
利用多源地球物理
图像
融合方法
识别
物性异常——以航空电磁和航磁数据为例
作者:
吕鹏飞
薛国强
武欣
来源:
地球物理学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
Iliamna火山数据
图像融合
非下采样轮廓波变换
电阻率
磁化率
描述:
Parameter,简称NMP)的融合规则,并分别对低频子带
图像
和高频子带
图像
进行融合;最后利用NSCT反
变换
得到包含磁化率和电阻率信息的融合
图像
.将融合结果与先验资料进行对比,结果显示两者具有较高的一致性,表明这一方法有效可靠,为
目标
体精确
识别
和快速定位提供了一种新的解决思路.
直升机巡线航空
图像
特定
目标
检测技术研究
作者:
蔡克
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
描述:
直升机巡线航空
图像
特定
目标
检测技术研究
高分辨率航空遥感高光谱
图像
稀疏张量
目标
检测
作者:
谷延锋
高国明
郑贺
刘永健
来源:
第三届高分辨率对地观测学术年会分会
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
高光谱 目标检测 张量分析 稀疏表示 匹配子空间模型
描述:
伴随着高分辨率对地观测技术的快速发展,我国已具备获取高空间分辨率和较高光谱分辨率遥感
图像
的能力。在高分辨率对地观测条件下,能够进行检测的
目标
最小尺度在不断提升,使得复杂场景中的
目标
检测成为可能。针对
基于相关向量机的SAR
图像
飞机
目标
分类方法研究
作者:
张维坤
叶伟
李国靖
来源:
电子测量技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
相关向量机
飞机目标
SAR图像
描述:
随着合成孔径雷达(SAR)成像技术的发展,SAR
图像
的数据
处理
和
图像
分类工作近年来成为研究热点。在本文中,将相关向量机(RVM)应用于SAR
图像
目标
分类
识别
,对3类飞机仿真
目标
进行分类,从分类正确率
基于散射特征的极化SAR
图像
飞机
目标
检测
作者:
陈丽丽
来源:
中国民航大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
杂波区分度
极化散射特性
极化合成孔径雷达
飞机目标检测
极化交叉熵
描述:
时、全天候侦察,其系统获取的数据能完整准确地表征
目标
的极化散射特性。因此极化SAR
图像
在国民经济、国防等众多领域得到了广泛应用。本文以飞机为检测
目标
对极化SAR
图像
进行解译,在对飞机
目标
形态特征和极化散射
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