导读:本文包含了机场检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:机场,遥感,跑道,区域,孔径,神经网络,嵌套。
机场检测论文文献综述
么嘉棋,陈继溢,陈赟,刘超镇,李国元[1]（2019）在《联合深度学习和条件随机场的遥感影像云检测》一文中研究指出针对最大类间分类法等传统方法在高分辨率影像云检测时对噪声敏感、云边缘轮廓不精确等问题,该文提出一种结合神经网络结构SegNet和条件随机场的云检测方法,在实现含云区域提取的同时很好地保留了云的边缘轮廓。实验结果表明,结合SegNet神经网络和条件随机场的云检测精度达到94.8%,高于其他经典算法约5%,边缘保持度精度高,并避免了经典算法对噪声敏感的缺点。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年12期）
卢晓光,蔺泽山,韩萍,邹璨[2]（2019）在《自适应无监督分类的PolSAR图像机场跑道区域快速检测》一文中研究指出针对复杂PolSAR图像场景中机场目标区域检测问题,本文提出一种自适应无监督分类的机场目标快速检测方法,该方法首先对极化SAR相干矩阵分解提取PolSAR图像的特征值图,转化为超像素图实现图像去噪及降维。然后用SLIC超像素分割算法分割构造超像素。基于超像素图构建极化分类特征,并采用无监督的谱聚类方法提取出疑似机场跑道区域,其中的类别数确定利用VAT-DBE(Visual Assessment of cluster Tendency-Dark Block Extraction)算法获得。最后,在疑似区域内结合跑道结构特征进一步辨识检测出场景中的机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化SAR实测数据对算法进行验证,并与两种已有的无监督跑道检测算法进行对比,实验结果表明,该算法能够快速准确检测出机场跑道区域,处理耗时可减小80%以上。具有更好的鲁棒性。(本文来源于《遥感学报》期刊2019年06期）
樊江,郭勇[3]（2019）在《机场大数据集离群点检测算法仿真研究》一文中研究指出针对传统的离群点检测算法在机场大数据集上存在着检测精度较低、检测运行时间运行较高等问题,提出基于嵌套循环的机场大数据集离群点检测算法。通过对机场大数据集进行分析,采用划分方法对机场数据集进行初步处理,将较大规模的机场数据集划分成小规模的数据子集。利用嵌套循环算法对机场大数据集离群点进行检测,引入两个剪枝规则对其数据集离群点进行高效剪枝,减少了离群点检测时机场数据点之间距离的计算次数,此完成检测。实验结果表明,所提算法具有较高的检测精度并且检测运行时间运行较低。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年11期）
李柱峰,黄志勇,陈搏[4]（2019）在《基于无损检测技术的机场道面承载能力评价应用》一文中研究指出机场跑道路面的隐性结构病害严重威胁飞机的运行安全,为了准确、及时对道面结构承载能力进行检测和内部结构病害的精准识别,依托广东白云机场开展跑道道面无损检测技术研究。采用落锤弯沉仪法获取的弯沉盆反演道面结构层弹性模量,联合水泥板间弯沉比传递系数,可以全面评价机场道面承载能力,模量偏低的道面水泥板,其板间弯沉比传递系数偏小,二者间存在良好的映射关系。采用叁维探地雷达技术开展道面结构层内部病害检测,发现弯沉比传递系数偏低位置出现传力杆断裂、变形,混凝土板内部破碎,接缝处积水等问题,建议对不同病害开展分质处治措施。两种无损检测技术的结合可以高效检测与评价跑道道面路用性能,也为路面病害探测与处治提供准确可靠的技术依据。(本文来源于《科技和产业》期刊2019年10期）
程争,韩萍,韩绍程[5]（2019）在《基于RFCM的PolSAR图像机场跑道区域检测方法》一文中研究指出机场跑道边缘像素因具有类别模糊性而易产生误分类,为此提出一种基于鲁棒模糊聚类的PolSAR图像跑道区域检测方法。为避免模糊聚类对初始类中心敏感而陷入局部最优,首先利用极化分解理论对原始图像进行粗分割,得到合适的初始类中心。然后采用基于Wishart距离的鲁棒模糊聚类算法对PolSAR图像进行分类,并提取感兴趣区域(即疑似跑道区域)。最后利用跑道结构特征对感兴趣区域进行辨识,确定真实跑道位置。仿真结果表明,相比其它两种检测算法,该检测算法具有精度高、速度快、视觉效果好的特点。(本文来源于《中国民航大学学报》期刊2019年05期）
张艳兵,王道敏,王文斌,李洋[6]（2019）在《动态综合检测技术在北京大兴机场线工程中的应用》一文中研究指出为了保障北京大兴机场线高速运行条件下车-线-网匹配良好及行车安全,达到国务院、交通部关于新建轨道交通线路运营初期安全评估要求,提高运营品质和舒适性,大兴机场线工程在动车调试和试运行阶段引入了动态综合检测技术,针对与行车密切相关的轮轨、弓网、通信信号、路基、桥梁、电磁兼容等联动系统开展动态检测与调试工作,为北京大兴机场线提速研判与验收提供了数据支撑。文章从宏观角度对动态综合检测技术在北京大兴机场线工程中的应用进行阐述,重点对动态综合检测技术及其作用与建设单位组织管理方法进行介绍,以期为同行提供借鉴与参考。(本文来源于《现代城市轨道交通》期刊2019年08期）
邱成[7]（2019）在《叁维车载阵列雷达在机场道面检测中的应用研究》一文中研究指出近年来,随着国内机场兴建、扩建、改建,机场跑道的道面厚度检测、道路病害调查引起了高度重视。叁维车载阵列雷达作为一种快速、连续、无损、准确的探测手段,越来越广泛地运用在道面破损、地下空洞的检测中。应用实验表明,以叁维车载阵列雷达为主要手段,配合其他验证手段,既可以提供无损高效的路面裂缝成因分析,也可以对道路下方空洞、脱空、不密实区进行探查并提供合理化建议。(本文来源于《能源技术与管理》期刊2019年04期）
牛昊轩[8]（2019）在《机场入侵检测与计算机的网络安全问题》一文中研究指出当前社会不断发展进步,各种科技不断创新,计算机网络应用在各个领域中,这种新背景下机场运营过程中应用互联网技术,加强机场建设的现代化。但是在使用的过程中由于网络环境的影响,会让机场的计算机系统受到攻击和入侵,网络攻击黑客技术的发展,机场的计算机安全面临严重威胁。从当前的形势来看,机场计算机系统运行过程中存在严重的网络入侵行为,机场系统的服务器和数据库没能与互联网络相互分离,在使用过程中很可能遭受内部攻击造成数据泄露。由此保证机场计算机网络安全,加强机场的安全管理,让机场工作正常开展。本篇文章首先分析了相关的理论概述,了解入侵检测技术,分析检测过程中的主要环节,解释网络入侵检测和主机检测这两个重要内容,并且就机场计算机网络安全的检测技术应用进行分析,希望可以为实践中的机场计算机安全保证提供借鉴(本文来源于《数码世界》期刊2019年08期）
潘勇,曹丙庆,穆宁[9]（2019）在《有机场效应晶体管气体传感器技术检测有害气体的研究进展》一文中研究指出综述了有机场效应晶体管气体传感器技术检测有害气体的研究进展。阐述了有机场效应晶体管传感技术原理,重点介绍了近年来有机场效应晶体管传感技术在检测含氮、含硫、含磷各类有毒有害气体等领域的研究工作,并对其在未来的实际应用进行了展望,为从事相关领域研究的人员提供参考。(本文来源于《化学分析计量》期刊2019年S1期）
张显达,刘云飞,黄维爱,秦海英,刘铸玮[10]（2019）在《北京大兴国际机场航站楼核心区静载检测桩及桩头加固一体化施工技术》一文中研究指出以北京大兴国际机场航站楼核心区工程为背景,综合考虑基础桩概况,对比常规施工工艺与静载检测桩及桩头加固一体化施工技术。实践证明,静载检测桩及桩头加固一体化施工技术可在保证满足检测要求的前提下,有效减少施工工序,缩短施工周期,具有较好的经济效果和应用价值。(本文来源于《施工技术》期刊2019年14期）
机场检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对复杂PolSAR图像场景中机场目标区域检测问题,本文提出一种自适应无监督分类的机场目标快速检测方法,该方法首先对极化SAR相干矩阵分解提取PolSAR图像的特征值图,转化为超像素图实现图像去噪及降维。然后用SLIC超像素分割算法分割构造超像素。基于超像素图构建极化分类特征,并采用无监督的谱聚类方法提取出疑似机场跑道区域,其中的类别数确定利用VAT-DBE(Visual Assessment of cluster Tendency-Dark Block Extraction)算法获得。最后,在疑似区域内结合跑道结构特征进一步辨识检测出场景中的机场跑道区域。利用美国UAVSAR系统采集的多组全极化SAR实测数据对算法进行验证,并与两种已有的无监督跑道检测算法进行对比,实验结果表明,该算法能够快速准确检测出机场跑道区域,处理耗时可减小80%以上。具有更好的鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机场检测论文参考文献
[1].么嘉棋,陈继溢,陈赟,刘超镇,李国元.联合深度学习和条件随机场的遥感影像云检测[J].测绘科学.2019
[2].卢晓光,蔺泽山,韩萍,邹璨.自适应无监督分类的PolSAR图像机场跑道区域快速检测[J].遥感学报.2019
[3].樊江,郭勇.机场大数据集离群点检测算法仿真研究[J].计算机仿真.2019
[4].李柱峰,黄志勇,陈搏.基于无损检测技术的机场道面承载能力评价应用[J].科技和产业.2019
[5].程争,韩萍,韩绍程.基于RFCM的PolSAR图像机场跑道区域检测方法[J].中国民航大学学报.2019
[6].张艳兵,王道敏,王文斌,李洋.动态综合检测技术在北京大兴机场线工程中的应用[J].现代城市轨道交通.2019
[7].邱成.叁维车载阵列雷达在机场道面检测中的应用研究[J].能源技术与管理.2019
[8].牛昊轩.机场入侵检测与计算机的网络安全问题[J].数码世界.2019
[9].潘勇,曹丙庆,穆宁.有机场效应晶体管气体传感器技术检测有害气体的研究进展[J].化学分析计量.2019
[10].张显达,刘云飞,黄维爱,秦海英,刘铸玮.北京大兴国际机场航站楼核心区静载检测桩及桩头加固一体化施工技术[J].施工技术.2019
论文知识图
