基于自编码器的飞机类型识别方法

作者： 张朝柱   黄妤宁   来源： 无线电工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   梅尔倒谱系数   自编码器   飞机类型识别   联合特征提取  

描述： 针对人工监听识别飞机类型难度大的问题,提出了根据不同飞机发动机产生的不同噪声,通过特征提取,进而分类识别出飞机类型的一种方法。在梅尔倒谱系数(MFCC)算法特征提取的基础上,对提取的24维特

基于自编码器的飞机类型识别方法

作者： 张朝柱   黄妤宁   来源： 无线电工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   梅尔倒谱系数   自编码器   飞机类型识别   联合特征提取  

描述： 针对人工监听识别飞机类型难度大的问题,提出了根据不同飞机发动机产生的不同噪声,通过特征提取,进而分类识别出飞机类型的一种方法。在梅尔倒谱系数(MFCC)算法特征提取的基础上,对提取的24维特

基于k最近邻的激光雷达飞机尾涡识别

作者： 潘卫军   吴郑源   张晓磊   来源： 激光技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 激光技术   特征提取   尾涡识别   K最近邻   多普勒激光雷达  

描述： 径向速度场的特征参数。基于现有测试数据,在非均匀背景风场下利用KNN方法对飞机尾涡进行识别。以准确率(ACC)和ROC曲线下的面积(AUC)作为评估标准,本文所提出的方法对尾流识别所获得的ACC和AUC分别为0.772和0.855。实验结果表明,该方法可有效地识别飞机尾涡并具备较好的鲁棒性。

基于多源遥感数据的违法建筑识别

作者： 黄磊   来源： 测绘通报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 违法建筑   遥感   多源  

描述： 通过研究卫星遥感数据、航空遥感数据、倾斜摄影数据的各种特点,提出了利用多源遥感数据融合开展违法建筑快速识别的技术方法,并将其应用于到实际工作当中。提高了对存量违法建筑整治情况和新增违法建筑的识别效率,为违法建筑后期整治工作提供了技术保障。

面向战场海空目标识别的知识图谱应用

作者： 左毅   张桂林   吴蔚   王菁   李晓冬   王惠娟   来源： 指挥信息系统与技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 知识图谱   海空目标识别   案例推理  

描述： 未来战争复杂性加强、速度加快且更具持续性,对战场海空目标识别提出了智能化要求。针对知识图谱在战场海空目标智能识别中的应用问题,提出了一种基于知识图谱的识别推理方法。首先,利用知识图谱和图数据库技术

多普勒激光雷达的飞机尾涡识别方法

作者： 潘卫军   张庆宇   张强   李华   吴郑源   来源： 激光技术 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 尾涡识别   Burnham速度模型   Hallock   滑动窗口   多普勒激光雷达   波形匹配   信号处理  

描述： 为了提高民航安全和飞行效率,实现对尾涡的准确识别,对飞机尾涡的空气动力学理论,特别是经典的Hallock-Burnham尾涡速度数学模型进行了分析研究。结合多普勒激光雷达探测涡流风场径向速度的原理

改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用

作者： 郑志强   刘妍妍   潘长城   李国宁   来源： 电光与控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO   Densenet   遥感图像   means   卷积神经网络   飞机识别   k   V3  

描述： 为了准确识别遥感图像中的飞机,基于YOLO V3算法,通过使用K-means算法对数据集进行聚类分析,借鉴Densenet网络的思想,将YOLO V3网络中的两个残差网络模块替换为两个密集网络模块

指纹识别技术在民航安检系统中的应用探讨

作者： 徐明辉   来源： 智库时代 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航安检   图像处理   指纹识别  

描述： 指纹识别技术是指把任何指定的一个人同他的指纹相对应,通过把他现有的指纹同提前预留的指纹相对应来验证这个人的身份,每个人的指纹在图案和交叉点上各不相同,并且具有唯一性,由于这种唯一性以及相对的稳定性

基于自编码器的飞机类型识别方法

作者： 张朝柱   黄妤宁   来源： 无线电工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   梅尔倒谱系数   自编码器   飞机类型识别   联合特征提取  

描述： 针对人工监听识别飞机类型难度大的问题,提出了根据不同飞机发动机产生的不同噪声,通过特征提取,进而分类识别出飞机类型的一种方法。在梅尔倒谱系数(MFCC)算法特征提取的基础上,对提取的24维特

基于梯度提升树的飞机机身对接状态识别

作者： 蔡畅   黄亦翔   邢宏文   来源： 浙江大学学报(工学版) 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   机身对接   状态标注   不平衡多分类   状态识别   梯度提升树（GBDT）  

描述： 长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)以及一些传统机器学习方法相比,该方法对接状态识别的宏F1(macro＿F1)指标高达0.998,能够精准地识别每一种对接状态且训练速度较快.