【摘 要】
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针对2019年12月在中国武汉发现的新型冠状病毒，由于RT-PCR检测具有假阴性率过高且得出结果会花费大量时间等问题，研究证明计算机断层扫描（CT）已经成为了辅助诊断和治疗新型冠状病毒肺炎的重要手段之一。由于目前公开的COVID-19 CT数据集较少，本文提出利用条件生成对抗网络进行数据增强以获得更多样本的CT数据集，以此降低发生过拟合风险；另外提出一种基于BIN残差块的改进U-Net网络来进行图
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针对2019年12月在中国武汉发现的新型冠状病毒，由于RT-PCR检测具有假阴性率过高且得出结果会花费大量时间等问题，研究证明计算机断层扫描（CT）已经成为了辅助诊断和治疗新型冠状病毒肺炎的重要手段之一。由于目前公开的COVID-19 CT数据集较少，本文提出利用条件生成对抗网络进行数据增强以获得更多样本的CT数据集，以此降低发生过拟合风险；另外提出一种基于BIN残差块的改进U-Net网络来进行图像分割，再结合多层感知器进行分类预测。通过与AlexNet、GoogleNet等网络模型进行比较，得出本
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视觉问答(Visual Question Answering，VQA)是计算机视觉和自然语言处理领域中典型的多模态问题，传统VQA模型忽略了双模态中语义信息的动态关系和不同区域间丰富的空间结构。为此，提出一种面向视觉问答的多模块协同注意力模型，对视觉场景中对象间关系的动态交互和文本上下文表示进行充分理解。首先，通过图注意力机制建模不同类型对象间关系，以学习问题的自适应关系表示；其次，将问题特征和带
植被群落结构和土壤性质改变是草原退化的主要表现，鼠害是加剧草原退化的重要因素，对地表微斑块识别是草原退化研究的基础。本文利用GaiaiSky-mimi型高光谱仪采集典型荒漠化草原高光谱影像，使用主成分分析法（principal components analysis，PCA）与最小噪声分离法（minimum noise fraction，MNF）对数据进行前期处理，后采用支持向量机（support
土壤团聚体的组成和稳定性是评价土壤质量的重要指标，土壤胶结物质是团聚体形成的物质基础，两者密切相关。通过研究不同施肥处理下团聚体胶结物质含量的变化，阐明采煤塌陷区复垦土壤团聚体的分布与形成机制。试验设不施肥（CK）、施化肥（NPK）、单施有机肥（M）和有机无机肥配施（MNPK）4个处理，另取未复垦生土（RS）和周边未破坏多年种植的熟土（US）作为参照。采集耕层（0～20 cm）非扰动的土样，利用干
边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法，Sobel算子常用于粗精度边缘提取，在图像边缘检测中被广泛应用。目前，随着国产飞腾（FT）系列高性能DSP的研究与发展，使该平台在图像处理领域的需求越发强烈，因此面向FT平台的高性能图像处理算法的实现亟需解决。针对上述问题，提出并实现了Sobel边缘检测在FT-M7002平台的优化算法，通过向量并行优化、循环展开、DMA传输优化与数组转
针对非负张量分解应用于图像聚类时忽略了高维数据内部几何结构的问题，在经典的张量非负Tucker分解的基础上，添加超图正则项以尽可能多的保留原始数据的内在几何结构信息，提出了一种基于超图正则化非负Tucker分解模型HGNTD。基于交替非负最小二乘法，设计了快速有效的超图正则化非负Tucker分解算法求解所给模型，并证明了新算法在非负的条件下是收敛的。最后，将新算法应用于图像聚类。在数据集Yale和
脉冲耦合神经网络（PCNN）模型在数字图像处理中有着广泛的应用，但对网络模型的理论分析基本都是从时域角度出发，无法全面解释参数对网络特性的影响。本文从PCNN模型的迭代方程出发，通过利用离散系统频域分析方法，对无耦合连接PCNN模型进行了频域角度分析。揭示了无耦合连接PCNN的动态门限子系统具有的低通特性，并分析了网络参数a_(E)的选取范围。同时，通过对脉冲发放时刻表达式的分析，给出了参数v_(
不同于常规目标，伪装目标特征模糊，尺度信息复杂多变，检测和分割难度更高。在现有伪装数据集基础上，提出了一种结合迁移学习和有效通道注意力的UNet网络伪装图像分割方法。首先，针对伪装目标特征模糊难以有效提取的问题，在UNet的下采样和上采样过程中，引入一种有效通道注意力机制，在不增加网络参数的同时，提高有效区域的特征权重；并将在ImageNet预训练好的VGG系列网络迁移到UNet网络中，实现特征迁
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针对道路环境下移动车辆导航和定位的问题，提出了一种基于道路环境动态语义特征的单目视觉里程计。设计了一个自监督的卷积神经网络，对单目连续图像建模，直接预测深度图和位姿向量，不再依赖人工设计的特征点。针对道路环境下动态物体破坏光度一致性的问题，提出利用语义先验信息提高视觉里程计精度。设计两个全连接层分别估计旋转和平移向量。实验结果表明，该方法得到了与传统视觉里程计比肩的精度，并且在道路环境下具有优越的
“鞋印+监控”技战法是目前公安机关侦破案件的重要手段。针对该技战法自动化程度低、现有算法无法充分提取鞋子重要特征等问题，提出一种基于自适应感受野网络和多支路特征融合的鞋型识别算法。首先设计一种自适应感受野模块，帮助网络自适应选择合适大小的感受野特征；然后将网络多层特征融合，使网络充分利用有效特征进行鞋型识别；最后采用中心损失函数和标签平滑损失函数联合训练的方法，使样本实现更好的聚类效果。通过在多背