【摘 要】
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为了实现对林业害虫的实时精确监测，提出一种名为YOLOv4-TIA的深度学习模型来进行林业昆虫图像检测。首先，对数目较少的昆虫类别进行精准数据增强，实现样本数量均衡分布；其次，使用三分支注意力（Triplet Attention）对CSPDarknet53骨干网络进行改进，使用残差变换建立维度间的依存关系，改善由标准CSPDarknet53生成的特征表示，并在PANet（Path Aggregat
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为了实现对林业害虫的实时精确监测，提出一种名为YOLOv4-TIA的深度学习模型来进行林业昆虫图像检测。首先，对数目较少的昆虫类别进行精准数据增强，实现样本数量均衡分布；其次，使用三分支注意力（Triplet Attention）对CSPDarknet53骨干网络进行改进，使用残差变换建立维度间的依存关系，改善由标准CSPDarknet53生成的特征表示，并在PANet（Path Aggregation Network）结构上增加跳跃连接与高效多方向的跨尺度连接相结合的特征融合方式，以获取更为丰富的
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针对目标检测网络FasterR-CNN存在的漏检、误检和检测精度问题，提出一种融合注意力机制和Soft-NMS的Faster R-CNN目标检测算法。首先，为了增强Faster R-CNN目标检测网络对特征图全局重要特性的提取并弱化无关特性，在网络中引入了注意力机制；其次，针对注意力机制CBAM采用两个全连接层构成瓶颈结构造成局部信息损失的问题，构建了一种可以和卷积神经网络进行端到端训练的非降维通
为了满足超冷量子气体亚微米原子成像分辨率的需求，本文基于无限远显微物镜结构原理设计加工了一套高分辨率原子显微成像系统。所设计的高分辨率显微成像光学系统的数值孔径为0.55、工作距离可达14mm，并在200μm×200μm视场范围内光学传递函数（MTF）曲线逼近理论衍射极限。该高分辨显微成像物镜系统实际分辨率小于1μm，可校正由真空视窗引入的像差，改善真空系统内的冷原子成像分辨率，为超冷量子气体实验
针对高光谱图像维度高、训练样本少以及模型训练所带来的过拟合、参数过多的问题，提出一种改进的DenseNet联合空谱注意力机制（M3DDSSNet）的方法。首先对高光谱图像进行主成分分析，然后将中心像素的空间邻域输入改进的网络模型中。该模型对三维密集连接网络（3D＿DenseNet）进行改进，将模型中的三维卷积块分解成空间维和光谱维的采样卷积，并在空间维度上引入空间注意力机制，在光谱维度上引入通道注
研发高精度、低成本的苹果智能分级技术，是延伸苹果产业链条、助力果业提质增效的核心问题。针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较弱等问题，提出了基于深度学习的苹果外观分级方法（多卷积神经网络融合DXNet模型）。首先，在延安市超市、果园等场所实地拍摄覆盖不同外观等级的苹果图像15000幅，并人工标记，建立了外部品质信息覆盖度广且样本量大的苹果图像数据库。然后，在对比分析经典卷积
植物表皮蜡质是一类有机化合物的统称，在植物非生物胁迫响应中发挥重要作用。目前，植物表皮蜡质的研究主要关注于蜡质含量对植物抗逆性的影响，但随着研究的推进，发现蜡质结构和组分才是决定植物抗逆性的关键因素。因此，本研究主要针对植物表皮蜡质的结构、组分、功能，蜡质合成及转运，蜡质结构和组分与抗旱响应的关系进行综述，并对表皮蜡质的研究前景进行了展望，有利于为今后研究植物的抗旱性提供理论依据。
随着三维采集技术的快速发展，点云数据逐渐成为表示三维模型的基本数据格式之一，它可以保留模型的更多三维空间几何信息。但在三维点云模型分割研究中，大多深度学习网络架构依赖于高质量标注的数据，导致训练成本高昂。因此，针对利用带少量标注点的训练样本实现三维模型簇协同分割的问题，提出一种基于弱监督学习的三维点云模型簇协同一致分割方法。首先，通过k近邻算法建立点之间的局部邻域图；然后，利用局部卷积方法提取点云
为了解决胶囊网络不能对复杂的小样本图像进行有效分类的问题，提出一种将Darknet进行改进融入胶囊网络的分类模型。首先将Darknet改进为同时包含浅层与深层特征提取器的模型，浅层特征提取器采用5×5的卷积核以捕捉长距离的边缘轮廓特征，深层特征提取器采用3×3的卷积核以捕捉更深层的语义特征，再将图像的浅层边缘特征与深层语义特征进行融合，以保留图像的有效特征；接着利用胶囊网络对图像有效特征进行向量化
YOLOv3检测算法中的边界框回归损失函数对边界框尺度敏感，且与算法检测效果的评价标准交并比(Intersection over Union， IoU)之间的优化不具有强相关性，无法准确的反映真值框与预测框之间的重叠情况。针对上述问题，提出改进交并比边界框回归BR-IoU(Bounding Box Regression IoU)损失算法，该算法将IoU作为边界框回归损失函数的损失项，通过添加惩罚项
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针对传统疲劳驾驶检测方法识别准确率低、泛化能力差的问题，提出了一种基于CNNs和LSTM的端到端可训练网络，检测驾驶员的疲劳状态。根据驾驶员面部特征点提取ROI，将在其他计算机视觉任务上表现较好的深度网络迁移到疲劳检测任务中，并结合LSTM处理时序数据的能力，提出一种新的疲劳检测网络，该网络能够读入视频流中的时序数据并检测出驾驶员的疲劳状态。实验证明所提方法和模型在公开数据集中具有较高的识别准确率