【摘 要】
：
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
论文部分内容阅读
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）组成的特征重聚焦策略（Feature Re-focusing Strategy,FRS）。其中，MFAM基于
其他文献
为满足角盒类零件工艺知识重用的分类编码识别需求，提出了一种分面集特征匹配的零件分类编码识别方法。对整体零件形状和加工特征进行了分析定义，建立了基于加工特征的分类编码原则；利用型腔壁边面集深度差异，获取零件面深度0-1特征矩阵，分解提取壁边面集并判断零件基本类型；设计了面集几何拓扑矩阵和特征面边环关系矩阵，根据零件基本类型与面集属性选取典型特征矩阵进行匹配，缩小典型特征匹配范围以提高识别效率。结合实
对军事图像文件加密是确保其安全传输常用的方法。和一般图像相比，军事图像信息加密传输有更高的安全保密要求。利用Rossler超混沌系统，提出基于位平面变换的混沌图像加密算法。该算法根据Rossler超混沌系统产生的混沌随机序列置乱明文图像，并对置乱图像进行位平面变换和按位异或操作，最后对像素值进行相应的扩散。理论分析和仿真实验结果表明，该算法加密效率高，能够较好地隐藏明文的统计特性，同时有效地防止选
本文提出了一种基于SVM算法的两点光源定位技术。发送端利用现场可编程门阵列（FPGA）产生位置信息，编码并加载到对应的LED驱动电路，接收端的图像传感器捕获两个LED的图像。在实际定位时，由于定位点的移动导致接收光功率的变化，从而影响曝光度与曝光时间，继而无法准确提取条纹特征，因此提出了一种选择列像素的方法。利用支持向量机的学习算法实现对LED的分类及准确识别，最后利用可见光的三维成像定位算法得到
工业生产中，表面缺陷检测设备常因硬件计算资源有限而存在性能瓶颈，针对检测中高实时性与高精确度的权衡问题，建立一种基于扩展跨阶段局部网络的表面缺陷检测模型。首先，基于扩展跨阶段局部网络算法和YOLOv5s模型，构建可上下缩放且适用于不同规模网络的YOLOv5s-P系列模型，将网络颈部CSP化提高模型特征提取能力；其次，采用SoftPool下采样方法对颈部SPP模块进行结构和参数优化，并引入深度可分离
针对经典的基于深度学习的红外弱小目标检测算法存在目标信息在高层感受野消失导致无法检出的问题，提出一种新的基于多通道多尺度特征融合的红外弱小目标检测算法（J-MSF）。首先，该算法提出了一种新的多通道JAnet结构，基于此结构搭建了主干特征提取网络；其次，设计了下降门限式特征金字塔池化结构(DSPP)，并提出了多尺度融合检测策略；最后，设计了高斯损失优化函数。实验结果表明，所提出的算法在“地/空背景
核糖体蛋白不仅参与蛋白质合成，而且参与植物生长发育的调控。利用拟南芥核糖体磷酸蛋白P1(Ribosomal phosphoprotein P1,RPP1)家族基因RPP1A缺失突变体rpp1a研究RPP1A缺失对幼苗蛋白质表达水平的影响，揭示其参与调控幼苗生长的作用机制。表型分析发现，与野生型WT相比，RPP1A缺失导致拟南芥幼苗生物量、叶片总表面积和叶柄长度显著增加。基于label-free的蛋
为提升SGM算法效率，提出一种基于改进匹配代价计算和路径优化策略的立体匹配算法。代价计算阶段，通过对角线取点方式对LBP算子进行优化，降低时间复杂度和数据规模；代价聚合阶段，根据聚合逻辑选择5个方向进行扫描线优化，结合灰度相似性约束和距离约束条件，对聚合路径进行自适应权重赋值；再通过WTA策略计算初始视差值，通过左右一致性检测和二次多项式插值算法对视差图作进一步优化。最后算法在Middlebury
针对航母舰面复杂的多尺度目标检测环境，且现有算法对牵引车、人员等小目标检测性能不佳的问题，提出了一种改进Faster R-CNN的舰面多尺度目标检测算法。基于多尺度特征层提取了不同尺度的区域建议网络，提高了算法对不同尺度目标尤其是对小目标的检测性能，基于k-means聚类算法生成了适合于舰面目标数据集的先验框尺寸，进一步提升了算法的性能。实验表明，改进后的算法有效的提升了不同尺度目标的检测性能尤其
基于图像分析的裂缝自动检测识别一直是桥梁结构健康检测的热点问题之一。深度学习作为裂缝检测的重要解决方法，需要大量数据支持。公开数据集提供的小尺寸裂缝图像不足以解决超大尺寸的细长裂缝图像的检测问题。提出一个基于特征金字塔深度学习网络的超大尺寸图像中细长裂缝的检测方法。通过对编码器提取的4个不同层次的特征图分别进行预测，网络能够实现对细小裂缝的高精度分割。实验使用了120张大小为3264×4928像素
设计了一组应用于多光谱掌纹图像采集系统的光学薄膜滤光片。根据手掌皮肤在可见、近红外光谱波段反射率不同的特点，研究了掌纹识别滤光片的光谱特性参数及膜系设计。为提高系统获得的掌纹图像质量，采取了四通道滤光片设计方案，光谱特性参数要求为：中心波长为蓝光λ_1=470nm、绿光λ_2=520nm、红光λ_3=630nm、近红外光λ_4=880nm；各通道带宽均为10nm，透射率大于90%，平均截止背景深度