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基于R2CNN的天气雷达边界层辐合线识别算法
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作者 郑玉 徐芬 王亚强 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期654-666,共13页
边界层辐合线是触发对流的中尺度天气系统之一,边界层辐合线的精细化识别对于揭示其形成、演变及与其他系统相互作用机制至关重要。目前自动识别技术在适应边界层辐合线多样性(如尺度、强度和形状)方面存在局限。旋转区域卷积神经网络(R... 边界层辐合线是触发对流的中尺度天气系统之一,边界层辐合线的精细化识别对于揭示其形成、演变及与其他系统相互作用机制至关重要。目前自动识别技术在适应边界层辐合线多样性(如尺度、强度和形状)方面存在局限。旋转区域卷积神经网络(R2CNN)可提高识别准确性、鲁棒性和泛化能力。综合考虑天气雷达型号和分辨率的多样性,针对性构建识别数据集用于模型训练,调整相应参数得到识别模型,并利用交并比和置信度评估检验识别效果。结果表明:基于R2CNN的边界层辐合线识别算法在使用较低交并比阈值时命中率更高且空报率更低,当置信度为0.7时,TS(threat score)评分最高。与现有的阵风锋识别算法(Machine Intelligence Gust Front Algorithm,MIGFA)效果相比,R2CNN在减少误报、提升命中率及平衡识别频率等关键性能方面优势显著,适用于业务应用与推广。 展开更多
关键词 边界层辐合线 低空飞行安全 阵风锋 R2CNN 旋转框目标检测
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AIRCRAFT FLIGHT SAFETY ANALYSIS IN LOW ALTITUDE AIRSPACE 被引量:6
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作者 王世锦 隋东 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2009年第2期147-153,共7页
The low altitude airspace will be open in China, general aviation flights are tremendously increased. Whether aircrafts can fly safely and how to determine the requirements of safety flight are the problems needed to ... The low altitude airspace will be open in China, general aviation flights are tremendously increased. Whether aircrafts can fly safely and how to determine the requirements of safety flight are the problems needed to be confirmed. Under this circumstances, based on the international Civil Aviation Organization(ICAO) criteria and the standards made by CAAC, this paper adopts the "See and Avoid" principle. Under the binding conditions of flight rules, visibility requirements, responding time, the aircraft speed, circle banking angle or the climbing angle, based on its study on aircraft dynamics principles, this paper establishes a mathematical collision avoidance model for head-to-head traffic and crossing converging traffic at the same level. And the safety separation requirements of the aircrafts in low altitude flight are equantitatively analyzed. Finally, the Matlab software is used to analyze the above method. The result shows that the safe traffic avoidance of the converging traffic at the same level meets certain flight conditions, while intersecting the traffic at the same level can safely avoid the collision. 展开更多
关键词 AIRCRAFT SAFETY flight dynamics low altitude airspace conflict avoiding
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全卷积网络电线识别方法 被引量:5
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作者 刘嘉玮 李元祥 +2 位作者 龚政 刘心刚 周拥军 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期956-966,共11页
目的 电线预警对于直升机和无人飞行器的低空飞行安全至关重要,利用可见光和红外图像识别电线是一个有效途径.传统识别方法需要人工设计的滤波器提取电线的局部特征,再使用Hough变换等方法找出直线,支持向量机和随机森林等机器学习方法... 目的 电线预警对于直升机和无人飞行器的低空飞行安全至关重要,利用可见光和红外图像识别电线是一个有效途径.传统识别方法需要人工设计的滤波器提取电线的局部特征,再使用Hough变换等方法找出直线,支持向量机和随机森林等机器学习方法仅给出图像中有无电线的识别结果.本文提出一种基于全卷积网络的电线识别方法,能在自动学习特征提取器的同时得到电线的具体位置等信息.方法 首先利用复杂背景生成大量包含电线图像和像素标签的成对仿真数据;然后改进U-Net网络结构以适应电线识别任务,使用仿真数据进行网络训练.由于图像中电线所占的像素很少,因此采用聚焦损失函数以平衡大量负样本的影响.结果 在一个同时包含红外图像和可见光图像各4 000幅的电力巡线数据集上,与VGG(visual geometry group)16等多种特征的随机森林方法相比,本文方法的电线识别率达到了99%以上,而虚警率不到2%;同时,本文方法输出的像素分割结果中,电线基本都能被识别出来.结论 本文提出的全卷积网络电线识别方法能够提取电线的光学图像特征,而且与传统机器学习方法相比能将电线从场景中精确提取出来,使得识别结果更加有判断的依据. 展开更多
关键词 全卷积网络(FCN) 电线识别 低空飞行安全 仿真数据 多源图像
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