【摘 要】
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结直肠癌是一种致命的疾病，作为息肉的肠腺瘤被认为是结直肠癌的主要病因，因此在临床诊断中发现肠息肉是一项至关重要的任务。息肉检测通常由医生操作内窥镜来实现，由于肠道环境复杂、息肉影像数据量大、小尺度息肉不易辨识、息肉检查过程除了极其依赖医生经验之外，工作压力和强度也给医生带来了极大的负担，因此需要借助计算机辅助诊断技术来检测息肉，该技术可以有效地处理大量的息肉影像数据、发现早期息肉、提高息肉检测的准
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结直肠癌是一种致命的疾病，作为息肉的肠腺瘤被认为是结直肠癌的主要病因，因此在临床诊断中发现肠息肉是一项至关重要的任务。息肉检测通常由医生操作内窥镜来实现，由于肠道环境复杂、息肉影像数据量大、小尺度息肉不易辨识、息肉检查过程除了极其依赖医生经验之外，工作压力和强度也给医生带来了极大的负担，因此需要借助计算机辅助诊断技术来检测息肉，该技术可以有效地处理大量的息肉影像数据、发现早期息肉、提高息肉检测的准确率。目前的一些方法对小型息肉存在漏检，因此我们提出了一种改进的M2det方法用于息肉检测，首先通过FF
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基于全卷积孪生网络的视频目标跟踪算法由于在跟踪过程中使用单一模板，因而在运动目标外观发生变化时容易出现跟踪漂移并导致精度下降。因此，提出了一种基于孪生网络融合多模板的目标跟踪算法，该算法可在特征级上建立模板库，并使用平均峰值相关能量和模板相似度来保证模板库中各个模板的有效性，从而对多个响应图进行融合以获得更高的跟踪精度。OTB2015和VOT2016数据集上的测试结果表明，在运动目标外观发生变化的
气胸是肺部常见疾病之一，目前已有的X线气胸检测方法主要存在两个问题:一是气胸通常与肋骨、锁骨等组织重叠，在临床上存在较大的漏诊情况;二是现有的主流分割算法采用单一或双重阈值策略，导致结果不准确。针对上述问题，本文提出了一种新颖的气胸分割方法。该方法首先对胸片进行对比度限制自适应直方图均衡化，去除噪点并还原图像细节；通过以MBConvBlock为编码器模块的卷积神经网络层提取图像中抽象的深层特征；然
步态作为一种人体躯干、关节、上下肢及各肌群的周期性行为模式，是可用于身份识别过程的一种重要生物特征。针对现有的步态识别方法大都是基于步态轮廓图或者步态能量图提取的全局特征，而忽视了对细粒度步态信息的有效利用的问题，提出了一种包括全局通路和局部通路的非对称双路识别网络。其中全局通路采用三元组损失函数用于提取步态的全局时空特征；局部通路采用交叉熵损失函数用于识别步态中显著不同的局部特征。此外，在局部通
目的 为了加强海上交通的安全性，以常见的民用船和军用船为研究对象，针对原始YOLOV3算法在船舶数据集上的检测精度不高、目标框出现误检和小目标漏检的问题，该文提出了改进的船舶检测算法MS-YOLOV3。方法 首先，构建船舶图像数据集Shipdataset，包括数据采集、增强和标签标注，使用维度聚类算法在该数据集中找出合适尺寸的先验框，并应用于相对应的尺度特征图。其次，以Darknet-53的网络框
为提升目标跟踪算法在复杂场景下的鲁棒性，使算法适应长时跟踪场景，提出结合多层特征融合和短时记忆机制的跟踪方法，提升目标跟踪的鲁棒性。首先，融合卷积神经网络多层特征，提升网络的特征提取能力。然后，在跟踪阶段，引入了短时记忆模块，搜索区域特征分别与初始的基准模板特征和短时记忆的动态特征进行匹配，对得到的响应图进行融合，提升目标跟踪的鲁棒性，通过视频局部信息增强算法对跟踪目标的判别性。在OTB2015和
呼吸会引起体内器官和肿瘤的运动， 这会显著影响放射治疗的过程和效果. 人体内部膈肌和胸腹部外表面是当前两种与呼吸系统高度相关的结构， 本文对其进行系统研究， 提出了一种新的分步子空间映射（TSSM）算法， 通过对体外胸腹部表面的测量， 来预测体内膈肌的运动. 本文首先采用三维图像分割技术对4D CT图像进行分割， 在不使用标记物的情况下， 准确测量体内膈肌和体外胸腹部表面的位移. 为了解决跨空间的
随着深度学习的快速发展，计算机视觉领域对图像的分类研究不仅仅局限于识别出物体的类别，更需要在传统图像分类任务的基础上进行更细致地类别划分。通过对现有细粒度图像分类算法和模型的分析研究，提出一种基于Xception模型与WSDAN(Weakly Supervised Data Augmentation Network)弱监督数据增强的方法相结合的深度学习网络应用于细粒度图像分类任务。该方法以Xcep
地表峰值加速度（peak ground-motion acceleration，PGA）是直观反映地震动强度的一个物理量，概念清晰且工程应用方便。场地条件校正的PGA及其校正方法是特定工程抗震设计需要解决的问题。为此，选取日本具有地表和井下记录KiK-net台网的32个台站及地震数据，通过对实测地震数据分析，提出了一种场地校正的PGA放大系数（f_(PGA)）的简化估计方法。该方法通过数据回归给出
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为了提高煤矿井下带式输送机大块异物检测的效率和准确性，本文设计了基于机器视觉的大块异物检测系统。构建了大块异物检测系统的总体框架，并进行了硬件设计与选型；给出了大块异物检测系统的流程，设计了基于帧间差分法、阈值分级和Select-Shape算子的带式输送机大块异物识别算法，并采用卡尔曼滤波对大块异物进行追踪；最后，设计了大块异物检测系统上位机软件，搭建了大块异物检测实验台，并开展相关实验。实验结果