【摘 要】
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由于复杂背景环境和病斑相似性的影响，苹果叶部病害特征间存在细微的类间差异以及较大的类内差距，给苹果叶部病害识别造成极大困难。针对以上问题，提出了一种新型双分支网络的苹果叶部病害识别方法（dual branch network， DBNet）。DBNet的双分支网络结构由多尺度联合分支以及多维度注意力分支构成。首先多尺度联合分支通过不同类型卷积核和跨层连接融合不同尺度层级间的病害特征，用于缓解复杂背
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由于复杂背景环境和病斑相似性的影响，苹果叶部病害特征间存在细微的类间差异以及较大的类内差距，给苹果叶部病害识别造成极大困难。针对以上问题，提出了一种新型双分支网络的苹果叶部病害识别方法（dual branch network， DBNet）。DBNet的双分支网络结构由多尺度联合分支以及多维度注意力分支构成。首先多尺度联合分支通过不同类型卷积核和跨层连接融合不同尺度层级间的病害特征，用于缓解复杂背景环境带来的不利影响。同时多维度注意力分支通过融合宽、高、通道三个不同维度的注意力，使网络关注病斑间的微
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颅骨修复技术是对有缺损的颅骨补全对应的缺损部分，进而实现颅骨形状的完整性。针对高维颅骨数据，本文采用径向曲线来表示颅骨几何特征，结合最小二乘支持向量回归的方法构建颅骨修复模型。首先，提取完整的三维颅骨模型的径向曲线，将其分为已有径向曲线和缺失径向曲线两部分作为训练样本；然后采用最小二乘支持向量回归(LSSVR)统计模型复原出待修复颅骨的缺失径向曲线，进而合并生成待修复颅骨的完整径向曲线；最后，通过
【目的】目前利用测报灯，通过灯光诱捕昆虫，并由计算机完成昆虫图像的采集、计数和识别已逐步成为害虫测报的重要方法。为了减少昆虫在采样盘上重叠造成的计数和识别误差，基于害虫图像，根据昆虫密度研究采样盘中昆虫的收集方法，从而提高采集效率和精度。【方法】根据昆虫在采样盘上姿态特点，提出基于全局对比度的图像分割方法，结合阈值迭代分割获得昆虫区域，计算昆虫比例，并控制采样盘翻转完成对昆虫的收集。【结果】通过对
黑盒对抗样本生成过程中通常会指定一个攻击组，包括一个原始样本和一个目标样本，使得生成的对抗样本与原始样本差别不大，但其分类与目标样本一致。针对攻击组的攻击难度不同导致的攻击不稳定的问题，以图像识别领域为例，首先设计了基于决策边界长度的攻击距离度量方法，为攻击组的攻击难易程度提供了度量方法。并在此基础上设计了基于攻击距离的对抗样本攻击组筛选方法，在攻击开始前就筛去难以攻击的攻击组，从而实现在不修改攻
在耦合CLM4.5的区域气候模式RegCM4.7中分别应用原始土壤水热参数化方案与改进后的砾石参数化方案在青藏高原西部、中部与东南部区域进行模拟，并根据砾石分布特征在每个区域选取单点分析了两种方案模拟结果存在差异的原因。在此基础上利用中国陆面融合再分析数据（CRA-40）检验了砾石参数化方案在高原不同区域对于土壤含水量的模拟效果。结果表明：在应用砾石参数化方案的RegCM4.7模式中：地表水分输入
针对实际选煤生产中，原煤自身干湿状况以及受潮湿、雨淋、喷淋、冲洗等影响，导致煤和矸石表面含水量不同，煤矸图像特征变化大的问题，通过试验法研究了不同外在水分下煤和矸石图像灰度和纹理特征参数的变化规律。设计试验方案并搭建图像采集系统，分别建立煤、矸石外在水分由饱和至干燥7种不同状态下的图像样本库。选取干燥状态下煤矸图像特征差异较大的9种特征参数，提取各参数在不同外在含水率下的值分析得出，含水率较低时，
飞秒激光在微加工过程中衍生等离子体的亮度特征可作为实时反馈的测量信号，故研究光斑亮度特征并构造细节信息丰富的高质量亮度变化曲线异常重要。首先，针对光斑图像信噪比低，目标区域边缘模糊的情况，采用改进小波阈值去噪法对光斑图像进行滤波处理，在不改变光斑亮度水平的情况下，得到边缘对比度较高的平滑光斑。其次，采用K均值聚类方法分割光斑图像，将表现为噪声的光晕部分分割出去，只保留亮度有效区域。再次，提取光斑序
以黄河口潮间带芦苇湿地为研究对象，在夏、秋和春季分别采集0～10 cm、10～20cm、20～30 cm和30～50 cm的土壤样品，研究黄河口潮间带芦苇湿地土壤生源要素总氮（TN）、总磷（TP）、总硫（TS）和总钾（TK）含量及储量的时空动态变化特征及其影响因素。结果表明：研究区0～50cm土壤剖面中TN和TS含量变化范围分别为68.19～421.29mg·kg~(-1)和356.15～935.
为了解决在压敏电阻表面缺陷检测中缺陷样本采集困难以及检测精度差的问题，提出了一种采用深度卷积变分自编码器(Deep Convolutional Variational AutoEncoder，DCVAE)的无监督表面缺陷检测方法，用于压敏电阻表面缺陷的检测。预处理阶段利用去背景、规范化以及图像差分技术对原始图像进行处理，精准提取出了差分图像，消除了无关数据特征对算法的影响。为了提升缺陷检测的精度，
针对小样本数据集条件下深度学习算法的方案图像智能决策限制的问题，提出了一种基于胶囊网络的产品形态设计决策模型。应用人工智能方法搭建基于产品形态语义的多视角图像数据集，并将数据集图像进行预处理和特征提取。再利用卷积层学习得到图像特征，将不同卷积层中的若干特征划分为一组，生成具有丰富语义特征的主胶囊。利用动态路由算法获取一组数字胶囊，完成整个胶囊网络模型。最后，通过对数据集的训练提高模型识别性能，从而
短焦深空间光学系统受发射和工作环境的影响,易出现随机的离焦误差,导致成像质量严重下降。针对传统的寻焦方法速度慢、抗噪声干扰能力差的问题,提出一种可用于遥感图像的离焦深度探测法。该方法在仅通过不同位置获取两幅离焦图像的基础上,通过卷积、反卷积变换,能够较为准确地估计系统的离焦量。在无噪声和具有11.5d B随机噪声两种情况下,17倍焦深范围内,估计离焦量的误差均值分别优于7%和10%,可以使成像探测