【摘 要】
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在行人重识别领域，如何快速在一个新城市进行行人重识别系统的部署为行人重识别领域带来了巨大的挑战。一般情况下，在新城市中没有足够的标注数据来训练一个强大的行人重识别模型，只能依赖少量由目击者提供的罪犯照片。首次对该实际应用场景进行正式研究，将其定义为跨领域小样本行人重识别问题，并仔细讨论分析其与现有行人重识别场景的异同。随后，提出一种基于影响函数的样本权重法来指导模型的训练，并在三个公开数据集Mar
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在行人重识别领域，如何快速在一个新城市进行行人重识别系统的部署为行人重识别领域带来了巨大的挑战。一般情况下，在新城市中没有足够的标注数据来训练一个强大的行人重识别模型，只能依赖少量由目击者提供的罪犯照片。首次对该实际应用场景进行正式研究，将其定义为跨领域小样本行人重识别问题，并仔细讨论分析其与现有行人重识别场景的异同。随后，提出一种基于影响函数的样本权重法来指导模型的训练，并在三个公开数据集Market,Duke和CUHK上对方法进行实验对比。实验结果表明，该方法可以有效的处理不同数据集之间的偏置，
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针对水下图像对比度低和颜色失真等问题， 提出一种特征融合生成对抗网络的水下图像增强算法. 首先， 对水下退化图像进行颜色校正， 并以卷积神经网络提取颜色校正后图像的特征; 其次， 以基于U-Net的特征提取网络提取水下退化图像特征， 并将其与颜色校正图像的特征融合; 最后， 通过卷积神经网络完成融合特征到增强图像的重构. 在Underwater-ImageNet数据集上与其他算法相比， 水下图像评
针对常规的图像超分辨率重建方法应用于低照度环境下的图像时存在的纹理信息丢失，颜色偏移失真和重建性能退化等问题。提出了一种颜色恢复和边缘保持的低照度图像超分辨率重建方法。在锚定邻域回归(ANR)的图像超分辨率重建方法基础上引入颜色恢复和边缘保持的照度增强函数从而提高图像内容和边缘纹理的显著性；选择最小加权二乘滤波作为中心环绕函数(WLS)以抑制高频特征退化；同时针对YCbCr颜色空间的Y通道分量采用
针对目前我国智能驾驶辅助系统识别道路交通标志检测速度慢、识别精度一般等问题，提出一种基于YOLOv3改进的道路交通标志检测算法。首先，将MobileNetv2引入YOLOv3，作为基础特征提取网络，形成目标检测网络模块MN-YOLOv3，在MN-YOLOv3主干网络中引入两条Down-up连接进行特征融合，减少检测算法的模型参数，同时提高了检测模块的运行速度，增强了多尺度特征图之间的信息融合；然后
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足球传球网络分析对提高球队的进攻效率起着重要作用. 然而， 大多数现有工作都将传球网络视为静态网络， 忽略了比赛过程中传球的时空演变. 该工作通过与领域专家的深入访谈总结了动态传球网络分析的重要任务， 并提出了一个交互式可视分析系统支持对传球网络的时空动态性进行全面分析. 该系统应用了基于图标的可视化方法和投影技术， 以呈现不同时间下的传球网络拓扑结构和传球空间上下文信息. 该系统可以辅助用户发现
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随着人类空间活动的快速发展,地球低轨航天器数量迅速增长,近地空间变得愈发拥挤.因此,亟需采取有效措施预报低轨航天器的运行轨迹,以避免卫星碰撞等事件的发生.热层大气对航天器的拖曳作用,是造成其轨道衰减的重要原因.然而,由于热层数值模式存在诸多不确定性参数,以及太阳和地磁活动等外部驱动难以预测等多种因素,热层大气预报误差会随时间的增加而快速增大.对热层大气的可靠预报仍是空间天气领域的难题之一.本研究开