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基于知识推理的机场目标识别 被引量:5
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作者 陈韶斌 蔡超 +1 位作者 丁明跃 周成平 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期548-552,共5页
提出了一种新的基于知识的机场目标的识别方法。首先建立机场目标知识库,然后运用知识推理,通过相关知识确定机场各组成部分,最后通过验证各部分组成机场的各种可能性,确定是否存在机场,从而完成对机场目标的识别。实验结果表明:该方法... 提出了一种新的基于知识的机场目标的识别方法。首先建立机场目标知识库,然后运用知识推理,通过相关知识确定机场各组成部分,最后通过验证各部分组成机场的各种可能性,确定是否存在机场,从而完成对机场目标的识别。实验结果表明:该方法在识别机场的同时,还确定了机场各组成部分的位置,使得机场识别结果更加可靠,验证了该方法的可行性。同时,该方法还具有较大的灵活性,通过更新知识库的知识以及采取更多合适的图像特征,也适用于其他类型的目标识别。 展开更多
关键词 机场目标识别 基于知识的系统 基于部件的推理 C语言集成产生式系统(CLIPS)
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应用深度卷积神经网络的机场及机场内飞机目标识别技术 被引量:13
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作者 李耀龙 张永科 罗镇宝 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2018年第3期210-216,共7页
针对传统机场及机场内飞机目标的识别方法特征难以设计选取、泛化能力差以及难以实现两种目标同时识别的不足,将深度学习的目标识别YOLO(You only look once)算法应用到机场及机场内飞机目标的识别领域,实现了两种目标的同时识别。在此... 针对传统机场及机场内飞机目标的识别方法特征难以设计选取、泛化能力差以及难以实现两种目标同时识别的不足,将深度学习的目标识别YOLO(You only look once)算法应用到机场及机场内飞机目标的识别领域,实现了两种目标的同时识别。在此基础上,为了提高识别速度,提出了一种简化的YOLO网络。实验结果表明:该网络能在精度损失很小的情况下大大缩短预测识别处理时间。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 机场目标识别 简化YOLO网络
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