浅析航空摄影测量助力山水林田湖草生态修复调查

作者： 马迪   来源： 山西建筑 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 无人机   生态修复   航空摄影测量  

描述： 正射影像、数字高程模型和倾斜摄影测量实景三维模型等数字测绘产品,这些数字测量技术在助力山水林田湖草调查的推进时存在多种多样的应用模式。介绍了无人机航空摄影技术在山水林田湖草生态修复调查中的应用情况。

浅析航空摄影测量助力山水林田湖草生态修复调查

作者： 马迪   来源： 山西建筑 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 无人机   生态修复   航空摄影测量  

描述： 正射影像、数字高程模型和倾斜摄影测量实景三维模型等数字测绘产品,这些数字测量技术在助力山水林田湖草调查的推进时存在多种多样的应用模式。介绍了无人机航空摄影技术在山水林田湖草生态修复调查中的应用情况。

基于光纤传感的航空高频通信互调干扰修复方法研究

作者： 褚芳芳   来源： 激光杂志 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空   光纤传感   通信   干扰修复   高频   互调  

描述： 针对航空高频通信中发射机容易受到互调干扰的影响,从而降低通信质量和通信安全的缺陷,研究基于光纤传感的航空高频通信互调干扰修复方法。通过分析航空高频通信互调干扰形成原因建立航空高频通信互调干扰分析模型

一种基于级联神经网络的飞机检测方法

作者： 王晓林   苏松志   刘晓颖   蔡国榕   李绍滋   来源： 智能系统学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 嵌入式设备   遥感图像   级联   卷积神经网络   两阶段   深度学习   飞机检测   由粗到细  

描述： 到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用了由粗到

航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制

作者： 闫召洪   仇小杰   黄金泉   鲁峰   来源： 航空动力学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 神经网络控制   变增量线性规划(LP)优化   性能退化   推力缓解控制   涡扇发动机  

描述： 缓解发动机推力衰退。其中内环非线性自回归滑动平均(NARMA-L2)转速控制器由神经网络训练得到;外环指令修正回路利用变增量LP优化方法调整发动机指令信号。以某型小涵道比涡扇发动机为对象进行仿真验证

基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测

作者： 李文斌   何冉   来源： 计算机工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   目标检测   密度聚类   像素级标签  

描述： 针对遥感图像飞机检测中存在的背景复杂和目标尺度变化大等问题,提出基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测模型DC-DNN。利用图像底层特征制作像素级标签完成全卷积神经网络(FCN)模型训练,将FCN

基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测

作者： 李文斌   何冉   来源： 计算机工程 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像   卷积神经网络   目标检测   密度聚类   像素级标签  

描述： 针对遥感图像飞机检测中存在的背景复杂和目标尺度变化大等问题,提出基于深度神经网络的遥感图像飞机目标检测模型DC-DNN。利用图像底层特征制作像素级标签完成全卷积神经网络(FCN)模型训练,将FCN

基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演

作者： 廖晓龙   张志厚   范祥泰   路润琪   姚禹   曹云勇   徐正宣   来源： 中南大学学报(自然科学版) 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 频率域   深度神经网络   航空电磁   改进粒子群优化算法   反演  

描述： 群优化算法的全局寻优能力,并利用改进的粒子群优化算法优化深度神经网络的训练过程,得到连接权值与阈值的最优解;最后,将最优的权值与阈值作为网络的初始值,并利用该网络对未知地电模型进行反演测试。利用层状

改进的BP神经网络对飞机换热器结垢厚度预测

作者： 杜林颖   于鸿彬   侯立国   汪天京   来源： 计算机仿真 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 结垢厚度   预测   飞机热交换器  

描述： )之间的网络预测模型。模型包括4个输入神经元,9个隐含层神经元和1个输出层神经元。训练结果表明,改进之后的BP神经网络模型不仅克服了原始BP神经网络收敛速度慢,稳定性差的特点,还可以以较高的精度预测换热器的结垢厚度。

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