【摘 要】
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针对计算机断层扫描(CT)影像中肺结节检测灵敏度较低，且存在大量假阳性的问题，提出一种改进的U型残差网络用于肺结节检测。首先，采取U-net网络的U型结构并利用残差学习方式构建深层次网络，同时引入自校正卷积增加特征的信息提取能力，进行通道间与局部信息增强，有利于检测不同形态的结节；其次，通过引入的通道注意力机制，对特征提取过程中的特征进行重标定，实现自适应学习特征权重，进一步提高检测的准确率；另外
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针对计算机断层扫描(CT)影像中肺结节检测灵敏度较低，且存在大量假阳性的问题，提出一种改进的U型残差网络用于肺结节检测。首先，采取U-net网络的U型结构并利用残差学习方式构建深层次网络，同时引入自校正卷积增加特征的信息提取能力，进行通道间与局部信息增强，有利于检测不同形态的结节；其次，通过引入的通道注意力机制，对特征提取过程中的特征进行重标定，实现自适应学习特征权重，进一步提高检测的准确率；另外，引入DR Loss作为本算法的分类损失函数，用于解决数据正负样本失衡问题。在LUNA16数据集对所提算
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为提高相关滤波目标跟踪的鲁棒性，提出一种基于特征互补性的自适应融合目标跟踪算法。依据特征优势，在HOG特征基础上，增加HSV颜色概率直方图，依据2种特征响应自适应分配权重形成融合特征实现目标位置跟踪；然后基于尺度池方法，依据颜色名CN特征和HOG特征响应自适应融合实现目标尺度估计；最后通过置信度判别策略完成模型更新。在OTB标准数据集上测试了本文算法在11种不同情况下的跟踪性能，并与目前5种主流相
传统的多尺度红外与可见光图像融合方法，所提取的图像特征固定，并不能很好的应用于各类复杂的图像环境，而深度学习可以自主选择合适图像特征，改良特征提取单一性问题，因此提出一种基于卷积神经网络与非下采样剪切波变换（NSST）相结合的红外与可见光图像融合方法。首先，用卷积神经网络提取红外目标与背景的二分类图，利用调频（FT）显著性检测算法对分类图进行精准分割，同时，利用NSST将源图像多尺度、多方向进行分
水力压裂技术是开采致密气、煤层气、页岩油气和干热岩等资源的一项关键技术，随着中国页岩气主产区四川盆地及周缘规模化工业开采活动的不断推进，水力压裂等工作量激增，关于水力压裂是否诱发地震的问题受到各界高度关注。本文综述了国际水力压裂诱发地震风险的研究进展，梳理了国际上采取的有效风险防控措施，研究表明：水力压裂通过高压注入流体使岩石产生裂缝，会不可避免地导致微震活动发生；水力压裂诱发地震活动机理研究取得
近几年，随着夜景拍摄技术的提高，低照度图像增强成为计算机视觉领域一个新的热点。但是由于光照不足、逆光、聚焦失败等因素的影响会导致光照强度不足，最后导致图像亮度和对比度过低。为了更好地处理低光照图像，提出了一种基于多分支结构和U-net结合的低照度图像增强算法。首先，利用深度残差网络将图片不同层次的特征提取出来进行交叉合并。其次，将得到的图像通过不同深度和结构的U-net进行增强。然后将U-net增
为改善低剂量计算机断层扫描(LDCT)图像质量，提出一种结合改进的VGG网络和深层字典的去噪算法，相比传统K-奇异值分解(K-SVD)算法的单层字典，采用能够保留更多结构信息的深层字典，并在学习到第一层字典后，利用改进的VGG网络将字典原子区分为信息原子和噪声原子，然后将稀疏矩阵中噪声原子所对应的元素置零，降低噪声原子对图像去噪效果的影响，从而在保留图像边缘和细节的同时提高去噪性能。在对骨盆体模L
针对现有目标检测算法在高压电力复杂巡检场景下电力部件与巡检缺陷检测精度较低的问题，提出一种基于尺度不变特征金字塔的输电线路缺陷检测方法。首先将主流目标检测方法用于本文场景，对比得出RepPoints v2网络模型的检测精度最高。其次，针对RepPoints v2中FPN结构不能有效提取跨层次间语义信息及角点验证过程中忽略尺度归一化的问题，结合ECA高效通道注意力模块与SEPC尺度均衡金字塔卷积提出
现有的立体匹配算法通常采用深层卷积神经网络提取特征，这种深层特征对于前景物体的检测更加精细，但对于背景中的小物体及边缘区域匹配效果较差。为了提高这些挑战性区域中的视差估计质量，文中提出一个基于视差优化的立体匹配网络CTFNet（Coarse To Fine Net）。此网络分别提取浅层与深层特征，基于深层特征构建全局稀疏代价卷预测初始视差图，然后基于预测的初始视差图和浅层特征构建局部稠密代价卷进行
针对目前舰船目标检测中，多目标情况下的舰船目标很容易被多目标给遮挡，造成舰船目标漏检、分类错误等问题，提出了一种基于改进RFBnet（I-RFBnet）的自然图像目标检测方法。首先使用池化特征融合模块（PFF）和反卷积特征融合模块(DFF)进行特征融合，形成新的六个有效特征层；其次提出一种跨步长卷积方式来提取特征单元在原图中的关心区域信息，设计了融入注意力机制的膨胀卷积模块（dilate conv
针对深度连续聚类算法(Deep Continuous Clustering，DCC)特征提取能力有限，对复杂图像不能提取足够有效细节特征的不足，本文提出一个新的循环卷积自编码器(Recurrent Convolutional Auto-Encoder，R-CAE)。自编码器结合门控循环网络GRU和卷积网络CNN构造编码层；同时在门控循环网络GRU部分添加空间域注意力通道，增强网络的特征学习能力。图
当前许多目标检测算法在非极大值抑制过程中基于分类置信度对检测框排序，但由于分类置信度与定位准确度没有一致性，通常会影响检测器的定位性能。对此提出一种基于定位置信度预测的二阶段目标检测方法，为Faster R-CNN框架添加定位置信度预测分支，对分类、边界框回归和定位置信度三个分支进行联合训练，进而将检测框的定位置信度与分类置信度相融合，设计了基于融合分数的非极大值抑制后处理算法。此外，为定位置信度