【摘 要】
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鱼类识别检测技术中，采用Anchor-free算法中的Centernet算法对鱼类进行识别检测时，低层特征信息容易丢失，降低识别精度和识别效率。为此，在Centernet算法网络结构中引入特征融合模块将低层特征信息和高层特征信息融合，输出更加完整的特征图，提高识别检测精度；设置参数调节正负样本的损失比例，使得网络模型的损失函数得到优化，提高整个模型的识别检测效率。采用PASCALVOC数据集对改进
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鱼类识别检测技术中，采用Anchor-free算法中的Centernet算法对鱼类进行识别检测时，低层特征信息容易丢失，降低识别精度和识别效率。为此，在Centernet算法网络结构中引入特征融合模块将低层特征信息和高层特征信息融合，输出更加完整的特征图，提高识别检测精度；设置参数调节正负样本的损失比例，使得网络模型的损失函数得到优化，提高整个模型的识别检测效率。采用PASCALVOC数据集对改进算法进行有效性的验证，并对网络结构的性能进行分析。再通过收集大量的目标数据集以及标注数据集信息，训练优化
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近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，越来越多基于图像的应用被开发出来用以解决农业生产中的问题。目前对农作物生长和产量影响最大的就是植物干旱胁迫问题。传统卷积神经网（CNN）使用直接回归玉米叶片数的算法，在实际实验中误差较大，因此本文引入了CNN和Fisher向量编码联合提取多尺度特征的方法。在设计特征提取网络时参考了GoogLeNet中多尺度卷积核结构，使其更适合于提取不同尺寸叶片的特征。然后，
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海洋温度和盐度是重要的海洋环境参数，对了解海洋性质、生物多样性具有重要的作用。本文基于碘分子吸收池的边缘探测技术，将携带温度信息的布里渊散射光分束后，通过三个压强不同的碘分子吸收池从而形成三个探测通道,得到两个信号强度比值信息。通过迭代算法即可同时反演被测区域的温度和盐度信息。采用探测器输出的信号强度比值的形式能有效抑制激光器光强抖动带来的影响。为将测温误差控制在0.2K以内，本套算法对探测器输出
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