【摘 要】
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输电线路的异常目标检测对提高输电系统的安全性、可靠性、稳定性起到十分重要的作用，而已有目标检测并未针对线路异常目标的尺度变化大、小目标多、光线暗、部分遮挡等问题进行有效设计，导致识别速度慢、易受环境干扰、误报漏报频发等。针对上述问题，本文采用两阶段深度网络，利用FPN提取多尺度特征，使主干网更好的适应目标多尺度变化，并通过全局网络进行特征增强，获得更清晰、更具有代表性的多尺度目标特征。在RPN中提
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输电线路的异常目标检测对提高输电系统的安全性、可靠性、稳定性起到十分重要的作用，而已有目标检测并未针对线路异常目标的尺度变化大、小目标多、光线暗、部分遮挡等问题进行有效设计，导致识别速度慢、易受环境干扰、误报漏报频发等。针对上述问题，本文采用两阶段深度网络，利用FPN提取多尺度特征，使主干网更好的适应目标多尺度变化，并通过全局网络进行特征增强，获得更清晰、更具有代表性的多尺度目标特征。在RPN中提出特征指导的候选框生成网络，能够生成稀疏且形状任意的锚，产生更紧密的掩模包围框。在检测阶段，采用多任务损
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为了明确鱼鳞坑措施下降雨后土壤水分再分布过程及范围的变化,以汇流面积2 m~2,径流系数0.3为试验条件,选取规格为60 cm×40 cm×10 cm(长×宽×深)的鱼鳞坑,通过灌水试验研究了降雨强度分别为60,30 mm/h、历时1 h后连续7 d的土壤水分动态。结果表明:(1)降雨强度60,30 mm/h时灌水后第1天水分入渗深度为60,50 cm,第2天达到最大值,分别为80,60 cm,水
针对地面场景下的红外目标检测易受复杂背景干扰，检测精度不高，易发生误检和漏检的问题，本文以车辆红外特征为研究对象，提出了基于全局感知机制的红外目标检测方法。在以Darknet-53为主干网络的基础上，结合具有全局信息融合的空间金字塔池化机制，在增大模型感受域的同时增强了模型的全局信息感知力和抗干扰能力；设计了平滑焦点损失函数，解决了图像内因目标相互影响而导致的检测精度不高、易出现误检、漏检等问题。
图像文本跨模态匹配是计算机视觉与自然语言处理交叉领域的一项重要任务，然而传统的图像文本跨模态匹配方法要么只考虑到全局图像与全局文本匹配，要么只考虑到局部图像与局部文本匹配，无法全面有效的考虑局部和全局信息，导致提取出来的特征信息不完善。或者只是简单的对全局图像与全局文本特征进行提取，局部细节信息无法凸显，导致全局特征无法充分表达其全局语义信息。针对该问题，本文提出一种基于堆叠交叉注意力的图像文本跨
传统的基于深度卷积神经网络（CNN）的滚动轴承故障诊断方法，存在梯度扩散、参数爆炸、小样本泛化能力弱和训练时间长等缺点，主成分分析网络（PCAnet）相比CNN网络结构大大简化，无需反向传播，一定程度上解决了上述问题。而PCAnet本质上还是将图像转化为向量进行特征提取，忽略了多维图像的空间结构关系和内在信息，MPCAnet能从多维空间中提取图像的高级语义特征，提升了处理张量对象时的分类精度。由于
实际应用中的卫星调度方案往往受到外界因素的影响,例如电磁干扰、卫星失效、云层遮挡以及新任务的动态到达等.需要在短时间内对原始调度方案进行调整并生成新的调度方案,以保证卫星系统的稳定性,因此研究卫星应急调度方法具有现实意义和研究价值.本研究考虑了新任务到达情况下的卫星应急调度,建立了多星协同应急调度的整数规划模型,并提出了一种基于动态邻域结构的卫星应急调度算法(Satellite Emergency
神经心理测试可以对各认知域受损严重程度做出客观评价，是检测疾病进展、评估药物疗效的有效手段。其中理解力测试部分通过判断受试者是否根据指令要求做出相应动作实现，是老年人认知功能障碍评估的重要部分，有利于痴呆的早预防早干预。提出了一套神经心理测试中理解力检测的人体姿态估计视频分析方法，基于Openpose深度卷积网络提取人体关键点坐标，然后基于图像形态学处理技术和Faster R-CNN等技术提出了纸
随着三维测量技术的成熟，非接触式3D掌纹采集系统为掌纹识别的研究提供了新的途径。为了提高3D掌纹信息的采集精度，本文提出一种融合双目立体视觉与结构光的便携式非接触3D掌纹采集系统。首先将编码图案投影到目标手掌表面，使用双目相机获取左右视图后，采用格雷码结合相移的方法获取目标的绝对相位信息，然后引入基于波义尔摩尔投票算法进行最大概率校正来降低视差图中的跳变噪声，经过亚像素级立体匹配和双目相机的立体标
地面背景下的红外目标检测是伪装防护、精确制导等领域的关键技术，针对现有基于深度学习的目标检测模型对地面背景下红外目标进行检测时容易受到复杂背景干扰，对目标关注不足，从而导致检测准确率不高的问题，本文提出了一种基于并行注意力机制的地面红外目标检测方法。首先，利用卷积和注意力并行的下采样方式，在降低模型的空间复杂度和提升训练速度的同时，对目标特征进行聚焦和关注；其次，对主干网络提取的多尺度特征进行融合
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针对机载成像高光谱遥感仪器获得的大批量高光谱数据很难实现高效快速的矿物信息提取和识别的问题，本文提出了一种基于改进样本驱动的高光谱矿物识别模型压缩方法，对神经网络中的冗余神经元进行剪枝，从而获取高效的矿物识别模型。首先，以验证数据集中的正确识别样本为数据驱动，计算各神经元经激活函数后的输出零值频率，并将其作为该神经元重要性判据，探讨各神经元对神经网络正确识别样本的贡献；其次，通过设置重要性阈值对冗