【摘 要】
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针对交通标志尺度变化大导致检测精度低的问题，本文提出一种改进CenterNet的交通标志检测算法。采用ResNeSt50作为主干特征提取网络，引入PSConv(Ploy-Scale Convolution)改进网络卷积层结构。设计多尺度感受野模块，对ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)选取合适的膨胀率，利用注意力机制优化模块输出，提升对不同尺度标志的检测能力。在
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针对交通标志尺度变化大导致检测精度低的问题，本文提出一种改进CenterNet的交通标志检测算法。采用ResNeSt50作为主干特征提取网络，引入PSConv(Ploy-Scale Convolution)改进网络卷积层结构。设计多尺度感受野模块，对ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)选取合适的膨胀率，利用注意力机制优化模块输出，提升对不同尺度标志的检测能力。在解码网络设计特征增强模块，减少因连续上采样导致的特征丢失。针对CenterNet回归目标尺寸不准确的问题
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不同于常规目标，伪装目标特征模糊，尺度信息复杂多变，检测和分割难度更高。在现有伪装数据集基础上，提出了一种结合迁移学习和有效通道注意力的UNet网络伪装图像分割方法。首先，针对伪装目标特征模糊难以有效提取的问题，在UNet的下采样和上采样过程中，引入一种有效通道注意力机制，在不增加网络参数的同时，提高有效区域的特征权重；并将在ImageNet预训练好的VGG系列网络迁移到UNet网络中，实现特征迁
针对地震发生的不确定性，已有研究对地震死亡人数预测的研究较少、准确性不高的问题，提出了一种考虑时间-位置向量的PCA-SSA-ELM地震死亡人数预测模型。首先选取了42组地震震例，在考虑了在传统研究中使用的影响地震死亡人数的因素，如地震发生的时刻、震级、震源深度、烈度、抗震设防烈度、预报水平和人口密度外，综合考虑了地震发生年份和距活动断层距离，即时间-位置向量对地震死亡人数的影响，构建了新的地震死
针对道路环境下移动车辆导航和定位的问题，提出了一种基于道路环境动态语义特征的单目视觉里程计。设计了一个自监督的卷积神经网络，对单目连续图像建模，直接预测深度图和位姿向量，不再依赖人工设计的特征点。针对道路环境下动态物体破坏光度一致性的问题，提出利用语义先验信息提高视觉里程计精度。设计两个全连接层分别估计旋转和平移向量。实验结果表明，该方法得到了与传统视觉里程计比肩的精度，并且在道路环境下具有优越的
“鞋印+监控”技战法是目前公安机关侦破案件的重要手段。针对该技战法自动化程度低、现有算法无法充分提取鞋子重要特征等问题，提出一种基于自适应感受野网络和多支路特征融合的鞋型识别算法。首先设计一种自适应感受野模块，帮助网络自适应选择合适大小的感受野特征；然后将网络多层特征融合，使网络充分利用有效特征进行鞋型识别；最后采用中心损失函数和标签平滑损失函数联合训练的方法，使样本实现更好的聚类效果。通过在多背
针对2019年12月在中国武汉发现的新型冠状病毒，由于RT-PCR检测具有假阴性率过高且得出结果会花费大量时间等问题，研究证明计算机断层扫描（CT）已经成为了辅助诊断和治疗新型冠状病毒肺炎的重要手段之一。由于目前公开的COVID-19 CT数据集较少，本文提出利用条件生成对抗网络进行数据增强以获得更多样本的CT数据集，以此降低发生过拟合风险；另外提出一种基于BIN残差块的改进U-Net网络来进行图
配平翼机构在着陆巡视器进入火星大气的过程中根据指令由收拢状态完成展开锁定，进而将进入舱配平攻角降至合理范围内，其展开动力学性能对后续任务的成败至关重要。以配平翼机构功能的顺利实现为背景，研究复合材料构件的冲击动力学分析方法，建立了其有限元分析模型并基于隐式动力学算法对其展开过程进行了仿真。通过与地面试验结果对比验证了展开动力学分析模型的正确性。在此基础上，对配平翼机构进入火星大气过程中的两种气动载
随着医疗设备的不断改进，医学图像质量得到了大幅度提升。但是，受图像采集时间和人体承受放射剂量的限制，医学图像分辨率仍需进一步改进。在图像稀疏表示的相关理论中，双字典将图像高频细节信息看作是主要高频和残留高频的组合。基于此，提出一种基于双字典的医学图像超分辨率重建算法。首先，采用非下采样Contourlet变换提取图像特征；然后，这些特征被用于训练主字典和残差字典；最后，利用两种字典恢复出图像的主高
幸运成像技术是一种事后图像恢复技术，它能够有效减小大气湍流对图像质量的影响。传统的频域幸运成像算法在效果上优于传统的空域算法，它主要由图像预处理、数据选择和数据叠加三部分组成。本文提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的频域幸运成像算法，并在FPGA平台上构建了频域幸运成像的实验系统。本系统通过二维转换为两个一维实现的处理方式对天文图像数据进行了二维快速傅里叶变换（2D-FFT），采用频域数据
生成对抗网络已经广泛应用于图像去雾领域。不同于卷积神经网络去雾模型，生成对抗网络的计算和存储成本较高，很难应用于移动设备，而传统的网络压缩方法侧重于视觉识别任务，而非图像生成任务。为了解决这个问题，受到知识蒸馏的启发，提出一种基于生成对抗网络和知识蒸馏的去雾方法。通过提炼原重型教师网络生成器的低、高级信息，将知识迁移到具有较少权值参数的轻量型学生网络生成器中，并训练学生网络以更快的收敛速度达到与教
枝干光合是确实存在、但长期不被重视的植物碳获取的方式之一，可以帮助植物在极端环境下维持最基本的生理活动。本研究以白杨（Populus tomentosa）和小叶锦鸡儿（Caragana microphylla）为对象，枝干光合采用同化箱与CO_(2)/H_(2)O红外气体分析仪相结合的方法对植物枝干光合进行观测；叶片光合采用LI-6400观测，结合枝干经济和光学功能性状，阐明植物枝干光合作用的规律