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题名月表陨坑检测轻量化深度学习方法
被引量：1
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作者
高艾
周永军
王俊伟
兀泽朝
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机构
北京理工大学宇航学院
深空自主导航与控制工业和信息化部重点实验室
飞行器动力学与控制教育部重点实验室
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出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期830-838,共9页
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基金
国家自然科学基金(11872110)。
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文摘
针对目前基于深度学习的陨坑检测方法存在的模型参数量大和检测速度慢的问题,提出了一种轻量化的深度学习陨坑检测方法。首先,采用通道剪枝方法删减卷积神经网络中冗余的卷积核,得到结构紧凑高效的陨坑检测模型。然后,使用轻量化的深度可分离卷积操作替换基础陨坑检测模型中的标准卷积操作,进一步降低了模型的复杂度。仿真实验结果表明,所提出的轻量化陨坑检测模型能够保证较高的像素预测精度,并且能够适应亮度、图像噪声等干扰因素的影响。同时,与轻量化处理前的模型相比,参数量减少了99.2%,检测速度提升了94%。
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关键词
月球着陆探测
陨坑检测
深度学习
卷积神经网络
轻量化处理
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Keywords
Lunar landing exploration
Crater detection
Deep learning
Convolutional neural networks
Lightweight processing
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分类号
V448
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名月球着陆探测器任务分析研究
被引量：14
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作者
孙泽洲
张熇
吴学英
马继楠
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机构
北京空间飞行器总体设计部
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出处
《航天器工程》
2010年第5期12-16,共5页
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基金
国家重大科技专项工程
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文摘
介绍月球着陆探测的任务特点,针对飞行过程、着陆过程、月夜生存、月面工作、月面特殊环境及其影响,以及着陆稳定性影响因素和地面试验验证等进行需求分析,可为月球探测器的设计提供参考和借鉴。
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关键词
月球着陆探测器
软着陆
任务分析
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Keywords
lunar lander
soft land
mission analysis
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分类号
V476.3
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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