【摘 要】
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2021年05月22日02时04分在青海省果洛藏族州玛多县境内发生M_(S)7.4级地震，此次玛多M_(S)7.4级地震是2008年汶川M_(S)8.0级大地震之后中国震级最大的一次地震，及时查明其同震地表破裂展布及特征，对于正确认识发震构造和区域防震减灾具有重要意义。根据震后现场调查，结合高分辨率卫星遥感图像的解译分析、余震数据和典型地震地表破裂的无人机低空摄影测量等结果，初步获得了此次地震6处
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2021年05月22日02时04分在青海省果洛藏族州玛多县境内发生M_(S)7.4级地震，此次玛多M_(S)7.4级地震是2008年汶川M_(S)8.0级大地震之后中国震级最大的一次地震，及时查明其同震地表破裂展布及特征，对于正确认识发震构造和区域防震减灾具有重要意义。根据震后现场调查，结合高分辨率卫星遥感图像的解译分析、余震数据和典型地震地表破裂的无人机低空摄影测量等结果，初步获得了此次地震6处典型地震地表破裂的特征。结果发现：此次玛多地震的地表破裂主要沿已知的东昆仑断裂带的南侧分支断裂昆仑山口-
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针对监控视频中的多尺度近岸舰船检测，本文提出了一种基于特征重聚焦网络（Feature Re-focusing Network, FRN）的舰船目标检测算法。算法设计了由多维特征聚合模块（Multi-dimensional Feature Aggregation Module,MFAM）与注意力特征重构模块（Attention Feature Reconsitution Module,AFRM）组成
An Ms6.4 earthquake occurred in Yangbi， Yunnan， China on May 21， 2021， which has obvious foreshock activity and abundant aftershocks. Based on the seismic observation data recorded by the Yunnan seism
深度神经网络飞速发展过程中暴露出的安全问题已经逐渐引起了人们的关注和重视。然而，自对抗样本的概念提出以来，针对深度神经网络的对抗攻击算法大量涌现，而深度神经网络自身的复杂性和不可解释性更增大了防御攻击的难度。本文提出基于噪声溶解的对抗样本防御方法，利用深度模型的鲁棒性及对抗噪声的脆弱性，通过噪声溶解过程破坏对抗攻击的隐蔽性，随后经过区域自适应滤波过程有针对性地滤除对抗噪声，得到去噪图像。实验结果表
针对传统模型在动态背景和前景对象移动缓慢的条件下前景检测精度下降的问题，提出了一种基于l_(1/2)范数和显著性约束的模型.该模型利用l_(1/2)范数来约束运动前景，以提高运动前景在动态背景的检测精度；再引入视频每一帧的显著性约束，通过对每一帧图像进行低秩稀疏分解来检测移动缓慢的目标.实验表明，在动态背景干扰下，与近期六种主流算法相比，本文算法在综合指标上取得最优.与次优模型相比，平均查全率提高
由单幅图像重建三维结构并感知三维对象的语义理解极具挑战性。针对单幅图像难以直接生成三维重建点云问题，提出一种融合Point Net与3D-LMNet的联合优化网络模型进行三维重建并完成语义分割。首先基于3D-LMNet网络进行训练生成三维点云，并完成局部分割，同时，对网络损失函数进行联合优化来预测分割点云。然后，通过分割点云的语义信息改善重建效果，生成带有语义分割信息的三维点云重建模型。最后，针对
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人体姿态估计通常使用高分表率表示的方法来实现对关键点的检测，但网络参数较大，运算较为复杂。首先，使用稠密连接网络（DenseNet）并进行轻量化改进，提出密集连接层，使得各层之间连接更加紧密，从而降低网络的运算参数，优化网络的运算速度；其次，在降低参数且精度保持不变的情况下，多尺度融合阶段提出上采样和反卷积模块结合的融合方式，使得输出的特征信息更加丰富，检测结果更加准确。最后，利用COCO 201