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基于深度去噪自动编码器的无人机航空影像目标检测
被引量：
14
1
作者
杨锋平
马博迪
+2 位作者
王金荣
高红岗
刘贞报
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1345-1351,共7页
利用无人机航拍获取目标场景影像信息的方式,具有可低空作业、覆盖面积广、机动性强、效率高、不受地势环境阻碍等优点,广泛应用于军民用领域,军事领域包括威胁目标空中监视、目标搜索、目标打击,民用领域包括交通监测、灾难营救、管线...
利用无人机航拍获取目标场景影像信息的方式,具有可低空作业、覆盖面积广、机动性强、效率高、不受地势环境阻碍等优点,广泛应用于军民用领域,军事领域包括威胁目标空中监视、目标搜索、目标打击,民用领域包括交通监测、灾难营救、管线巡检、区域勘测、边境巡逻等方面。无人机航空影像目标检测过程中,针对待识别目标具有多个角度、成像像素尺寸小、机体震动干扰强等困难,提出一种基于深度去噪自动编码器的目标检测模型。该模型通过进行选择性搜索,提取航空影像感兴趣区域,计算感兴趣区域的径向梯度特征,得到旋转不变特征向量,利用深度去噪自动编码器滤掉原始数据中的噪声,并提取特征向量的深层特征。在国际无人机低空航空影像标准数据集UAV123以及德国宇航院的慕尼黑无人机航空影像集DLR 3K上开展了识别实验,结果表明,针对航空影像目标包括地面车辆、行人、海面船只等,所提方法能够达到90%以上的识别精度,在精准率、召回率、F1调和值等指标上领先于现有方法。
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关键词
无人机航空影像
目标检测
深度去噪自动编码器
旋转不变性
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职称材料
基于深度小波去噪自动编码器的轴承智能故障诊断方法
被引量：
7
2
作者
李晓花
江星星
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第2期145-151,190,共8页
针对原始振动数据无监督特征学习问题,提出一种深度小波去噪自动编码器与鲁棒极限学习机相结合的滚动轴承的智能故障诊断方法。利用小波函数作为非线性激活函数设计小波去噪自动编码器,从而有效地捕获信号特征;利用多个小波去噪自动编...
针对原始振动数据无监督特征学习问题,提出一种深度小波去噪自动编码器与鲁棒极限学习机相结合的滚动轴承的智能故障诊断方法。利用小波函数作为非线性激活函数设计小波去噪自动编码器,从而有效地捕获信号特征;利用多个小波去噪自动编码器构造一个深度小波去噪自动编码器来增强无监督特征学习能力;采用鲁棒极限学习机作为分类器,对不同的轴承故障进行分类识别。对实验所得的轴承振动信号进行对比分析,结果验证了该方法在原始振动数据无监督特征学习的条件下优于传统方法和标准深度学习方法。
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关键词
智能故障诊断
滚动轴承
深度
小波
去噪
自动
编码器
极限学习机
无监督特征学习
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职称材料
题名
基于深度去噪自动编码器的无人机航空影像目标检测
被引量：
14
1
作者
杨锋平
马博迪
王金荣
高红岗
刘贞报
机构
中国石油集团石油管工程技术研究院
西北工业大学民航学院
中航油彭州管道运输有限公司
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1345-1351,共7页
基金
国家自然科学基金(52072309)
陕西省重点研发计划(2019ZDLGY14-02-01)
+2 种基金
深圳市基础研究(JCYJ20190806152203506)
航空科学基金(ASFC-2018ZC53026)
国家留学基金创新型人才国际合作培养项目(201906290246)资助。
文摘
利用无人机航拍获取目标场景影像信息的方式,具有可低空作业、覆盖面积广、机动性强、效率高、不受地势环境阻碍等优点,广泛应用于军民用领域,军事领域包括威胁目标空中监视、目标搜索、目标打击,民用领域包括交通监测、灾难营救、管线巡检、区域勘测、边境巡逻等方面。无人机航空影像目标检测过程中,针对待识别目标具有多个角度、成像像素尺寸小、机体震动干扰强等困难,提出一种基于深度去噪自动编码器的目标检测模型。该模型通过进行选择性搜索,提取航空影像感兴趣区域,计算感兴趣区域的径向梯度特征,得到旋转不变特征向量,利用深度去噪自动编码器滤掉原始数据中的噪声,并提取特征向量的深层特征。在国际无人机低空航空影像标准数据集UAV123以及德国宇航院的慕尼黑无人机航空影像集DLR 3K上开展了识别实验,结果表明,针对航空影像目标包括地面车辆、行人、海面船只等,所提方法能够达到90%以上的识别精度,在精准率、召回率、F1调和值等指标上领先于现有方法。
关键词
无人机航空影像
目标检测
深度去噪自动编码器
旋转不变性
Keywords
UAV aerial image
target detection
deep denoising automatic encoder
rotation-invariant
model
simulation experiment
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度小波去噪自动编码器的轴承智能故障诊断方法
被引量：
7
2
作者
李晓花
江星星
机构
商丘职业技术学院
苏州大学城市轨道交通学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第2期145-151,190,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51705349)。
文摘
针对原始振动数据无监督特征学习问题,提出一种深度小波去噪自动编码器与鲁棒极限学习机相结合的滚动轴承的智能故障诊断方法。利用小波函数作为非线性激活函数设计小波去噪自动编码器,从而有效地捕获信号特征;利用多个小波去噪自动编码器构造一个深度小波去噪自动编码器来增强无监督特征学习能力;采用鲁棒极限学习机作为分类器,对不同的轴承故障进行分类识别。对实验所得的轴承振动信号进行对比分析,结果验证了该方法在原始振动数据无监督特征学习的条件下优于传统方法和标准深度学习方法。
关键词
智能故障诊断
滚动轴承
深度
小波
去噪
自动
编码器
极限学习机
无监督特征学习
Keywords
Intelligent fault diagnosis
Rolling bearing
Deep wavelet auto-encoder
Limit learning machine
Unsupervised feature learning
分类号
V263.6 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度去噪自动编码器的无人机航空影像目标检测
杨锋平
马博迪
王金荣
高红岗
刘贞报
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度小波去噪自动编码器的轴承智能故障诊断方法
李晓花
江星星
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
7
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职称材料
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