【摘 要】
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为在自然环境下准确分割作物苗期植株，实现苗期植株定位及其表型自动化测量，本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植株分割网络模型。以U-Net网络构建主干网络，基于侧边深度监督机制，引导主干网络在提取特征时能感知植株边缘信息；利用空间空洞特征金字塔构建特征融合模块，融合主干网络和边缘感知模块提取的特征，融合后的特征图具有足够的细节信息和更强的语义信息；联合边缘感知的损失与特征融合的损失，构
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为在自然环境下准确分割作物苗期植株，实现苗期植株定位及其表型自动化测量，本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植株分割网络模型。以U-Net网络构建主干网络，基于侧边深度监督机制，引导主干网络在提取特征时能感知植株边缘信息；利用空间空洞特征金字塔构建特征融合模块，融合主干网络和边缘感知模块提取的特征，融合后的特征图具有足够的细节信息和更强的语义信息；联合边缘感知的损失与特征融合的损失，构建联合损失函数，用于整体网络优化。实验结果表明，本文模型对不同数据集的作物植株的语义分割像素准确率高达0
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为有效识别飞行员驾驶异常行为规避飞行安全事故，提出一种基于改进的YOLOv3异常驾驶行为监测深度学习算法。首先，基于深层神经网络结构提取图像语义特征，完成飞行员驾驶行为图像和视频识别；然后，利用改进交并比I_(OU)（Intersection Over Union）作为边框回归损失函数提高目标检测精度，加快模型收敛速度及增强异常驾驶行为区域定位；最后，通过卷积神经网络提取特征实施飞行员驾驶异常行为
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对于两阶段目标检测算法中模型存在检测精度低、小目标漏检率高等问题，提出通道分离双注意力机制的目标检测算法，通过改进Faster+FPN主干网络来提高小目标的检测精度。首先针对神经网络不能自动学习特征间的重要性问题，在通道分离过程中提出双注意力机制来构建深度神经网络，另结合分组卷积、空洞卷积等技术减少网络参数。其次针对高分辨率特征经过深度CNN后导致的信息丢失问题，通过添加细节提取模块以及通道注意力
医学图像自动分割技术具有辅助临床医学诊断的功能。为改善CNN模型在医学图像分割中存在感受野小及细节特征不敏感等问题，本文利用多尺度策略以及注意力机制，提出一种多尺度综合注意力的U形网络架构，以提升医学图像分割质量。首先，提出一个新的双路径因式分解多尺度融合块，以扩展图像特征的感受野，进一步提取图像特征的细节信息。其次，在架构中融入通道和空间融合自注意力块，利用注意力机制的特性，抑制不相关的部分或背
地球是人类起源和成长的“摇篮”，然而人类终将跳出“摇篮”，拥抱更广阔的宇宙空间。月球是地球唯一的天然卫星，也是唯一一颗人类已经登陆的地外星球，月球矿产资源开发利用是人类走向太空的必经之路。前苏联Luna计划和美国Apollo计划引领的第一次探月高潮，采回了约382 kg样品使人类得以近距离接触和全方位认识月球。当前正是全球探月工程的第二次高潮期，在本次探月高潮期，月球矿产资源的开发利用将成为重要目
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砂砾岩体属于近源快速堆积，扇体多期叠置，岩性多样、非均质性强，常规测井曲线受粗碎屑岩石组构、流体复杂性的影响，往往对沉积微相识别有难度。以东营凹陷北带Y920区沙四上亚段砂砾岩体为例，将岩心刻度FMI（全井眼微电阻率扫描成像测井）图像，总结各沉积微相的FMI图像特征；分析不同沉积微相与岩性、物性、含油性的关系；利用灰度共生矩阵图像处理手段提取不同沉积微相FMI图像的对比度、相关度、角二阶矩、同质性