【摘 要】
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遥感图像由于包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因，造成准确提取遥感图像特征具有一定难度，精确分割遥感图像比较困难，针对这一问题，提出了一种编码-解码器的AFU-Net网络。在U-Net基础上使用一个自下而上、自上而下的结构，并引入密集跳跃连接得到融合不同层次的多尺度特征。使用非对称卷积块强化水平和垂直方向的平方卷积核，并采用残差单元加深网络深度。利用FReLU激活函数提升网络解析能力，从而提高
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遥感图像由于包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因，造成准确提取遥感图像特征具有一定难度，精确分割遥感图像比较困难，针对这一问题，提出了一种编码-解码器的AFU-Net网络。在U-Net基础上使用一个自下而上、自上而下的结构，并引入密集跳跃连接得到融合不同层次的多尺度特征。使用非对称卷积块强化水平和垂直方向的平方卷积核，并采用残差单元加深网络深度。利用FReLU激活函数提升网络解析能力，从而提高遥感图像语义分割精度。在ISPRS的Vaihingen数据集实验结果表明，AFU-Net结构的性能要优于
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对比分析了2008年和2018年长春市犯罪空间格局的变化特征，进而构建了贝叶斯时空分析模型，整合了犯罪时空格局演化中的固定效应、空间随机效应和时间随机效应，基于R环境中的INLA程序包对模型的各个参数进行了拟合，结合GIS制图，识别出异于总体趋势的犯罪相对风险高值区，并进一步解析了犯罪格局形成和演化的过程和规律。研究发现，犯罪总量在10 a间显著下降，犯罪数量较高的警区数量明显减少。长春市周边地区
为了提高安全套的工业化生产,利用机器视觉来代替人工检测安全套表面缺陷.柱状物体由于自身形状的原因,图像两侧边缘部分存在着不同程度的信息压缩,针对模具棒上安全套图像边缘存在的压缩问题,建立了数学模型并进行了计算.基于柱面投影原理,推导了柱面正投影表达式,得到了柱面反投影公式.根据该公式实现了柱面展开,解决了图像两侧边缘压缩导致的缺陷不易检测问题.结果表明,该方法可以准确检测出安全套的表面缺陷.
对流层延迟是影响全球导航卫星系统（GNSS）高精度定位与导航的主要误差源之一。利用桂林市2017年6月—7月的11个GNSS站观测数据解算的对流层天顶延迟（ZTD），对欧洲中期天气预报中心（ECMWF）最新一代的ERA5再分析资料在桂林市计算ZTD精度进行了精度评估。结果表明：（1）各测站日均偏差基本上保持在2 cm左右，日均均方根误差保持在2.2 cm左右；（2）计算的总体平均偏差为1.4 cm
为了研究激光相干阵列在全大气层湍流中的成像能力，在全相位闭合等方法的基础上，利用HV57模型中的大气折射率结构常数来标定大气相干长度，通过当地风速和光路高度等参数计算了实验所在地等效整层大气湍流的水平传输距离，研制了Ф1.5 m等效孔径的激光相干发射阵列，对1.2 km远处物体进行了成像实验，成像分辨率达到了亚角秒级。验证了激光相干阵列成像系统对大气湍流影响的抑制作用和成像能力，可为未来研制实体激
以ETM~(+)、SPOT5、Quickbird为主要信息源，在哈拉阿拉特山地区开展1:5万区域地质填图，对该地区的地层单元、中小规模地质体如岩脉、小岩体、火山口和地质构造特征进行了详细地遥感解译分析，开展了大量的遥感野外地质调查验证。结果表明，采用彩色空间HSV变换融合法将SPOT5高精度遥感图像数据与ETM~(+)图像数据融合，保持了波谱信息的一致性；选择主成分PC1、2、3之SPOT5 1～
针对传统方法无法高效、无损地对柑橘浮皮和枯水进行检测的问题，本研究自制了一套软X射线成像装置，包括载物传送装置、软X射线成像装置、触发装置和软X射线防护装置。本研究根据宽皮柑橘物理特性确定检测参数，以柑橘图像的清晰度、对比度、畸变率为评判标准，通过调节成像装置参数，确定了最佳的成像参数为：X射线源的管电压60 kV，管电流1.3 mA，线阵探测器的积分时间5.5 ms，柑橘输送带的传送速度10 c
采用多期高分2号（GF-2）GF-2和Landsat ETM+/OLI遥感影像，应用遥感技术和GIS空间分析方法，探讨分析中小尺度城市的地域空间演化特征。研究结果表明，2000—2019年间，运城市盐湖区城市地域空间不断扩大，前期以量的扩张为主，后期转变为质的填充；城市主要向北部扩展，发展较快的方向为40°～60°和110°～130°；盐湖区城市地域演化总体呈现出“合理—不合理—合理”的发展模式；
针对苹果叶片图像中小尺度病斑和复杂背景带来的病斑目标难以精确定位和识别的问题，以苹果的斑点落叶病、黑星病、灰斑病、雪松锈病和花叶病为研究对象，提出一种基于改进Faster R-CNN的苹果叶片病害识别方法。先通过数据增广操作对训练集数据进行扩充以增强模型鲁棒性，再通过对增广训练集图像进行训练来得到一个可靠的病害识别模型。改进后的模型使用拆分注意力网络（ResNest）作为骨干特征提取网络，使模型更
针对体育视频动作识别方法正确率较低的问题,提出了一种结合融合不变性特征与混合核方法的体育视频动作识别方法.采用高斯混合模型构建不变性特征,并对特征进行降维.采用混合核方法分别完成局部特征与全局特征的分类.标准体育动作数据集上的实验结果表明,降维后的融合不变性特征能够保留体育动作关键信息,与混合核方法配合密切,该方法既能够显著提升识别性能,也能够提升识别效率.该方法可以构建实时、在线的体育视频动作识
相比于香农采样所需的大规模样本,压缩采样在视频信号的高能效表征方面具有独特优势。当关键帧采样率与非关键帧采样率不一致时,现有的帧间片匹配算法在多种联合采样率下呈现出不稳定的重建质量。为了充分利用帧间的相关性进行视频压缩感知重构,本文提出了一种采样率自适应的帧间片匹配重构算法,根据关键帧采样率与非关键帧采样率的相对变化执行差异化的帧间片匹配,以更好地适配不同联合采样率生成的视频码流。所提算法首先对各