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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 136 条
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遥感图像飞机目标分类的卷积神经网络方法
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作者:
周敏
史振威
丁火平
来源:
中国图象图形学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
可见光遥感
飞机
分类
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描述:
。近年来,深度卷积神经网络方法兴起,网络能自动学习图像特征且泛化能力强,在计算机视觉各领域应用广泛。但深度卷积神经网络在遥感图像飞机分类问题上应用少见。本文旨在将深度卷积神经网络应用于遥感图像飞机目标
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基于CCD图像处理的航空发动机叶片边缘检测技术研究
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作者:
唐晓晓
来源:
沈阳工业大学
年份:
2017
文献类型 :
学位论文
关键词:
滤波
边缘检测
CCD
图像处理
亚像素处理
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描述:
,叶片制造和测量技术仍是研究热点。目前国内的叶片检测还采用模板检测、视觉检测等传统方法,技术落后,效率低、精度差。文中针对航空发动机叶片设计了一种基于机器视觉的边缘检测系统,利用数字图像处理技术
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基于相关向量机的SAR图像飞机目标分类方法研究
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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
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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
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基于散射特征的极化SAR图像飞机目标检测
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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
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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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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
传统的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像飞机检测方法一般利用像素对比度信息进行图像分割,从而提取待定目标。然而这些方法只考虑了像素亮度信息而忽视了目标的结构
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航空电子与图像协同侦察
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作者:
关春健
霍雷
李祯东
来源:
电子信息对抗技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
协同侦察
航空图像侦察机
侦察载荷
航空电子侦察机
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描述:
以航空电子侦察机和航空图像侦察机载荷特性分析为基础,对比两型机不同载荷侦察能力优劣和侦察能力指标异同,进而探索两型机多载荷时协同侦察运用的协同方式、协同流程和协同模式,研究和制定两型机多载荷协同侦察
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基于卷积神经网络的遥感图像飞机检测
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作者:
张义德
胡长雨
胡春育
来源:
光电子技术
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感图像
卷积神经网络
微调
迁移学习
飞机检测
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描述:
的深度特征,训练可变形部件检测模型。实验表明,提出的方法大大提高了遥感图像飞机目标检测精度,准确率达96%以上。
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预测飞机稳定尾旋的解析法和图像法
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作者:
颜巍
黄灵恩
黎先平
来源:
民用飞机设计与研究
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
图像法
飞机尾旋
解析法
稳定尾旋
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描述:
尾旋是飞机的极限飞行状态,此一状态极易造成机毁人亡。由于尾旋试飞有极大的风险性,所以在试飞前要进行足够的安全论证,包括理论分析和风洞试验,一般采用两者相结合的方式进行。介绍了解析法和图像法两类方法来研究飞机的稳定尾旋。
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航空发动机油液磨粒图像研究
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作者:
毛国强
王建新
来源:
滨州学院学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
油液分析
航空发动机
维修
磨粒
图像处理
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描述:
发动机润滑系统中流经摩擦部件表面的油液,携带了大量发动机运转的内在信息,通过对油液中的磨粒进行分析可实现发动机运行状态的监测。针对航空发动机的磨粒图像,主要研究了图像灰度化、二值化及形态学操作等磨粒图像处理技术,对已获得的磨粒图像利用MATLAB工具进行处理,定量分析了磨粒的大小、数目等参数。