【摘 要】
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为提高对地观测卫星搜索海上船舶效能，提出了一种根据卫星对地观测幅宽和船舶最大航速划分区域时空维度的时变网格模型，将船舶航迹预测问题转化为时变网格转移概率预测问题，有效降低了多步预测的复杂度。改进了序列到序列（Sequence to Sequence，Seq2Seq）模型，通过对搜索区域内大量历史航迹的学习，实现了较高精确度的多步时变网格转移预测。设计了面向时变网格的卫星观测任务规划算法，以实际AI
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为提高对地观测卫星搜索海上船舶效能，提出了一种根据卫星对地观测幅宽和船舶最大航速划分区域时空维度的时变网格模型，将船舶航迹预测问题转化为时变网格转移概率预测问题，有效降低了多步预测的复杂度。改进了序列到序列（Sequence to Sequence，Seq2Seq）模型，通过对搜索区域内大量历史航迹的学习，实现了较高精确度的多步时变网格转移预测。设计了面向时变网格的卫星观测任务规划算法，以实际AIS数据和卫星信息开展了仿真实验，实验结果表明基于深度学习的Seq2Seq模型多步预测时变网格具有较高的精
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针对舰面场景复杂、目标相互遮挡导致检测率较低等问题，在YOLOv3算法基础上提出了适用于舰面目标检测的增强YOLOv3算法。在输入网络中加入融合的数据增强策略对图像进行色域变换、裁剪、遮挡等操作，设计了多种类图片选取、变换及组合方式来丰富样本信息；针对舰面目标尺寸的特点，利用K-means算法重新设计与检测目标相匹配的先验锚框并分配至对应的预测尺度，以加速模型收敛；在输出网络中通过线性函数对Sof
针对传统的绝缘子状态识别方法存在实时性差、特征提取能力不足的问题，基于边缘计算的思想，提出了一种融合多维度特征的绝缘子状态边缘识别方法。利用云边协同和边边联邦协同的联合技术手段，构建了绝缘子状态的边缘识别框架。设计了一种融合多维度特征提取的深度学习网络，该网络采用ResNet101作为主干特征提取网络，使用Inception模块构建数据池化层，嵌入压缩激励模块和卷积注意力模块，从不同维度对特征进行
视频动作检测研究是在动作识别的基础上，进一步获取动作发生的位置和时间信息。结合RGB空间流和光流时间流，提出了一种基于SSD的区域时空二合一动作检测网络。改进了非局部时空模块，在光流中设计了像素点筛选器来提取运动关键区域信息，只对空间流中筛选出的动作关键区域进行相关性计算，有效获得动作长距离依赖并改善非局部模块计算成本较大的缺陷，同时降低了视频背景噪声的干扰。在基准数据集UCF101-24上进行了
在行人重识别任务中，通常伴随着相机角度、场景变化、行人姿态变化等问题，为此本文提出一种基于注意力机制和空间几何约束的行人重识别方法。首先，构造一种深度学习网络，通过注意力机制有效挖掘并提取行人图像的空间特征。然后，利用空间几何约束将空间特征进行分解，分别计算相应的子空间特征及其空间组合特征，得到描述不同空间关系的局部特征。将描述空间关系的局部特征与全局特征相融合，从而构造出行人身份重识别的全局-局
目前利用深度学习进行多视图深度估计的方法可以根据卷积类型可以大致分为两类。其中，基于2D卷积网络的模型预测计算速度快，但预测精度较低；基于3D卷积网络的模型预测精度高，却存在高硬件消耗。同时，多视图中相机外部参数的变化使得模型无法在物体边缘、遮挡或纹理较弱区域生成高精度预测结果。针对上述问题，本文提出了基于3D卷积的语义导向多尺度多视图深度估计算法，在保证预测精度的同时降低硬件消耗。同时针对遮挡、
研究低成本和便携的红外成像技术是最近几年带电检测的发展趋势，为减少红外检测环境、红外传感器以及其他因素的影响，解决红外检测中红外图像含噪声干扰、模糊和对比度低的问题，文章设计了一种基于灰狼自适应阈值分割和改进模糊增强的红外图像NSCT增强算法。对原始红外图像进行NSCT域变换；变换后含有噪声的高频分量采用VT去噪后，接着采用改进模糊增强处理；对变换后含有电力设备主体的低频分量进行灰狼自适应阈值分割
针对目前多数人心理状态处于亚健康的问题，本文设计了一种基于时空注意力的双向长短时记忆（LSTM）网络，以实现微表情图像特征提取及识别，从而了解人们试图掩饰的情绪。该网络由双向LSTM模块、空间注意力模块及时间注意力模块三大部分组成。将微表情视频图像作为输入，所学习的网络能够有选择性地聚焦于每帧有显著区别的动作单元，并对不同帧给予不同程度的关注度。同时，考虑到模块之间的相关性，还设计一个新的正则化的
针对YOLOv3检测算法对小目标、遮挡目标检测时存在识别率低和识别精度不高的问题，论文提出一种融合DBSCAN的改进YOLOv3目标检测方法。首先在YOLOv3网络中增加DBSCAN聚类算法，其次对检测目标进行提取，实现数据集多尺度聚类，得到初代特征图，然后通过改进K-means聚类算法确定锚点位置达到更好的聚类，最后在VOC2007+2012数据集和MS-COCO数据集上对改进YOLOv3算法进
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针对熔解曲线图像中峰值分类的问题，本文提出了一种基于多尺度融合的卷积神经网络(CNN)分类模型。首先，通过空洞卷积获取到的多尺度上下文信息与残差模块提取到的特征信息相融合，弥补了深层网络丢失全局信息的缺点。然后，采用随输入而变化的动态滤波器使网络学习更加准确。此外，为了训练本文的模型，创建了熔解曲线的数据集，其中包括平衡数据集和不平衡数据集。本文使用六个基于分类的评价指标来与六个基于深度学习的分类