【摘 要】
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是通过生成关键帧或片段来达到压缩视频的效果，能够在概括视频主要内容的基础上极大缩短观看时间，在视频快速浏览与检索领域应用广泛。现有方法大多只基于图像内容进行探索，忽略了视频具有时序的特点且模型对波动数据学习能力较差，导致生成的摘要缺乏时间连贯性和代表性。我们提出了一个以编码器-解码器为框架的视频摘要网络。具体来说，编码部分由卷积神经网络提取特征，通过自注意力机制提升对关键特征的权重，而解码部分由融
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是通过生成关键帧或片段来达到压缩视频的效果，能够在概括视频主要内容的基础上极大缩短观看时间，在视频快速浏览与检索领域应用广泛。现有方法大多只基于图像内容进行探索，忽略了视频具有时序的特点且模型对波动数据学习能力较差，导致生成的摘要缺乏时间连贯性和代表性。我们提出了一个以编码器-解码器为框架的视频摘要网络。具体来说，编码部分由卷积神经网络提取特征，通过自注意力机制提升对关键特征的权重，而解码部分由融合了随机森林的双向长短期记忆网络构成，通过调整随机森林和双向长短期记忆网络在损失函数中所占比例，使模型具
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雾天环境下拍摄图像时，雾、霾等介质导致图像模糊、对比度低、色彩暗淡。本文结合大气散射模型与偏振光原理，实现了利用斯托克斯参数获取亮度最大和亮度最小的双角度偏振图像，并通过新提出的四分图像暗通道均值比较法，准确估计出了场景中无穷远处大气光强值，最终实现将有雾图像恢复到无雾图像。在薄雾和浓雾环境下均取得了较好的实验结果，在两种环境下图像NRSS和平均梯度均有较大提升。
针对目前的Deeplab v3+模型进行图像语义分割时部分细节损失严重，存在漏分割、误分割现象，故在其算法基础上构建了新的语义分割模型N-Deeplab v3+。新模型设计异感受野拼接的空洞空间金字塔池化结构，增强各层级信息间相关性；增设多次跨层特征融合，提升图像细节的表征力；构建基于注意力机制的特征对齐模块，引导高低级特征对齐并有针对性地强化重要通道特征的学习，提升模型学习能力。在Citysca
本文展示了一款可应用于土壤学领域研究的简易流动电位测量装置。为验证该装置的可行性，采用石英砂和包铁石英砂模拟土体所具有的多孔结构和表面电荷特征，基于流动电位法测量了石英砂在不同浓度（0.01、0.05、0.1、0.5、1.0、2.0和5.0 mmol·L~(-1)）NaCl溶液中的zeta电位和石英砂与包铁石英砂在不同pH（4.4、5.2、6.1、6.6、6.9、7.7和8.0）电解质溶液中的ze
在光场计算成像中，场景深度重建问题被转化为视差重建问题。本文引入YCbCr颜色空间光场数据，实现基于光场数据单体化的高效视差重建。在Y通道进行区域匹配，避免RGB三通道匹配的冗余计算，提高匹配效率。在CbCr通道进行单体化，实现单体边缘去遮挡和内部视差一致性约束，解决遮挡区域和平滑区域的误匹配问题。CbCr色度信息为单体化提供了有效聚类信息，本文结合区域生长和二分法实现单体的精准分割。在单体边缘，
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为满足角盒类零件型腔特征识别需求，提出了一种改进图匹配的型腔特征自动识别方法。分析了角盒类零件型腔特征，提取特征简化模型的共性模板属性。获取模型栅格高度点云数据，以高度中值作为阈值将其转换为0-1特征值矩阵，提取型腔面投影特征值以分离识别型腔壁边面。采用共性模板面邻接属性判定搜索型腔侧壁面，最终识别出包含底板面集、壁边面集与侧壁面集的完整型腔加工特征。实例验证结果表明，采用本方法识别角盒类零件型腔
现有的良性阵发性位置性眩晕视频眼震图分类算法中存在以下不足：人工提取的特征主观性和局限性强；眼球的轴向转动特征提取困难；仅能区分正常人群和患者，或对简单的眼震进行分类。针对上述问题，本文提出一种基于注意力机制的视频眼震图分类算法。以轻量级模型3D MobileNetV2为基础网络进行特征提取，在全局细节特征、时空信息丰富的网络低层引入全局时空注意力模块，融合眼球震颤空间信息和帧间时序信息；在网络高