基于改进YOLOv5的SAR图像飞机目标细粒度识别

作者： 张武     刘秀清   来源： 国外电子测量技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLOv5   合成孔径雷达   飞机目标细粒度识别  

描述： intersection over union)作为网络损失函数提高网络收敛速度和检测精度。利用SAR-AIRcraft-1.0数据集进行了算法有效性试验研究，实验结果表明，算法有效提升了飞机目标的检测精度，精确率、召回率、平均精度均值分别达到92.6%、84.1%、90.1%。

面向资源重用的航空发动机试车台架多目标优化设计

作者： 黄利江     姚雄     范泽兵     彭永骢     田锡天   来源： 制造业自动化 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 发动机试车台架   多目标优化   资源重用   模块配置  

描述： 针对航空发动机试车台架设计周期长、效率低的问题，从成本控制和资源重用出发，提出面向资源重用的试车台架多目标优化设计方法。在分析航空发动机试车台架特点及快速配置需求的基础上，构建了以生产成本、生产时间

以提升企业核心竞争力为目标的企业文化建设研究——航空科研院所企业文化分析

作者： 寇森   来源： 中国市场 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 企业文化   核心竞争力   航空科研院所  

描述： 。先进的企业文化已经成为推动航空科研院所做大做优做强的巨大动力。文章首先阐述了航空科研院所企业文化建设现状，其次诠释了企业文化建设为何是培育和提升航空科研院所核心竞争力的必然选择，最后深入探讨了以提升企业核心竞争力为目标的企业文化建设路径。

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

解决复杂工程问题目标下的课程教学模式改革——以中国民航大学“复合材料性能”课程为例

作者： 姚佳伟     牛一凡   来源： 教育教学论坛 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 复杂工程问题   教学改革   教学模式   复合材料性能  

描述： 培养解决复杂工程问题的能力是工程教育的重中之重，为推进落实“复合材料性能”课程在工程教育专业中解决复杂工程问题目标下的支撑作用，在深入分析课程现状、特点及问题的基础上，立足教学内容，针对不同类型知识

2024年全国民航工作会议提出民航高质量发展六大目标任务

作者： 暂无 来源： 空运商务 年份： 2024 文献类型 ： 期刊

描述： <正>构建系统完备的民航治理体系深化要素市场化改革，提升航权、时刻、运力、资金、人才、数据等配置效率。深化全方位对外开放，优化营商环境，完善市场运行规则和制度，加强市场监管，构建统一开放、高效规范、公平竞争的民航市场体系。

基于航空图像的目标检测算法Trans＿YOLOv5

作者： 文青     伍欣     敖斌     李宽     殷建平   来源： 计算机技术与发展 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空图像   Transformer   YOLOv5   圆形平滑标签   小目标检测   Swin  

描述： 与自然图像的检测算法相比较，航空图像的检测存在目标角度随机、目标尺度变化剧烈、小目标密集、图像背景复杂等问题。针对这一系列难题，提出适用于航空图像检测的Trans-YOLOv5算法。修改YOLOv5

基于改进YOLOv8的SAR图像飞机目标检测算法

作者： 陈益方     张上     冉秀康     王杰   来源： 电讯技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： GAM注意力机制   可变形卷积   合成孔径雷达   飞机目标检测   网络重构  

描述： 针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像飞机目标检测算法存在模型复杂度较高、检测效果差、泛化能力弱等问题，提出了一种基于改进YOLOv8的SAR图像

基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测

作者： 夏一帆     赵凤军     王樱洁     王春乐   来源： 电讯技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   合成孔径雷达(SAR)   特征融合   飞机检测  

描述： 针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中飞机目标尺度多样性及背景强散射干扰的问题，提出了一种基于坐标注意力和自适应特征融合的YOLOv4 SAR图像

基于机场区域精细分割和深度学习的高分辨SAR图像飞机目标检测算法研究

作者： 李梦雅   来源： 西安电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   机场区域分割   辅助分类器生成对抗网络   飞机目标检测   高分辨SAR图像   候选区域提议网络  

描述： 基于机场区域精细分割和深度学习的高分辨SAR图像飞机目标检测算法研究