【摘 要】
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肉牛的运动行为反应了其健康状况，实际养殖环境下如何识别肉牛并对其进行跟踪对感知肉牛的运动行为至关重要。可穿戴设备对运动行为的感知精度有限且易损坏，而监控设备在养殖场使用广泛且寿命较长，本文对YOLOv3算法进行改进（LSRCEM-YOLO），利用监控视频实现了实际养殖环境下的肉牛实时跟踪。该方法使用MobileNetV2作为目标检测骨干网络，并根据肉牛分布不均、目标尺度变化较大的问题，提出了长短距
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肉牛的运动行为反应了其健康状况，实际养殖环境下如何识别肉牛并对其进行跟踪对感知肉牛的运动行为至关重要。可穿戴设备对运动行为的感知精度有限且易损坏，而监控设备在养殖场使用广泛且寿命较长，本文对YOLOv3算法进行改进（LSRCEM-YOLO），利用监控视频实现了实际养殖环境下的肉牛实时跟踪。该方法使用MobileNetV2作为目标检测骨干网络，并根据肉牛分布不均、目标尺度变化较大的问题，提出了长短距离语义增强模块（LSRCEM）进行多尺度融合，结合Mudeep重识别模型实现了肉牛多目标跟踪。实验结果表
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基于CNN的U-Net网络结构是自2015年以来在图像分割（尤其是医学影像分割）领域最受欢迎的网络结构。2017年，胶囊网络的提出在多个角度优化了CNN结构。本文提出了一种将胶囊网络与U-Net相结合的多标签图像分割网络——UCaps。用胶囊网络中的上采样算法取代U-Net的上采样过程，并结合了用高斯混合模型作为聚类算法的EM路由方法完成对胶囊的分组与对其父胶囊一致性的投票。为了验证UCaps的效
由于目前最新的深度数字图像篡改检测方法，如ManTra-Net、DWT-CNN等，存在复杂度较高和精确度较低等问题，提出了一个MobileNetV3-LSTM混合模型来捕捉图像篡改与非篡改区域的差异性特征。该方法采用双分支架构，主分支为带有空洞卷积的轻量级卷积神经网络特征提取器，长短期记忆(Long Short-Term Memory)副分支网络学习篡改图像边界上的差异性，在融合多尺度特征后进行端
2020年7月23日，西藏尼玛县发生M_(S )6.6地震，研究本地区的发震断层对认识周边活动断裂有着重要意义。由于发震地区位于青藏高原腹地，地震监测台站分布稀疏，监测能力较弱。故本文基于升、降轨Sentinel-1A SAR数据，通过差分干涉技术获取了西藏尼玛M_(S )6.6地震InSAR同震形变场，显示本次地震所引起的地表形变主要以沉降形变为主，视线向(LOS)同震形变场整体呈近NS向，升、
针对去雾算法透射率估计不足与结果偏色等问题，提出一种基于最小通道区间估计与透射率自适应约束模型的图像复原算法。首先采用不同尺寸最大值操作得到有雾图像的亮通道，并结合均值处理和频域滤波得到大气光估计；其次从大气成像理论出发，以有雾图像最小通道为约束，分别以平面模型和自适应映射模型拟合无雾图像最小值通道上下边界，并获得无雾图像最小通道和透射率初始估计；最后对透射率作滤波平滑与自适应边界约束，得到优化透
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针对行人特征表达不充分的问题，本文提出一种基于通道注意力机制的行人重识别方法。首先，将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中，对关键特征信息进行加权强化；其次，采用动态激活函数根据输入特征动态调整ReLU的参数，增强网络模型的非线性表达能力；最后，将梯度中心化算法引入Adam优化器，提升网络模型的训练速度和泛化能力。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03主
Dear editor,Pulsed-based CMOS image sensor(CIS) outperforms classic CIS in terms of data rate, and is able to achieve ultra-highspeed imaging [1]. A pulsed-based CIS which is able to capture the movem