【摘 要】
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由于相机动态范围较小，单次曝光的图像往往无法表达高动态场景的不同区域，针对该问题，构建了一种无监督的深度神经网络，把多次曝光的图像融合成为一幅高动态图像。本网络以VGG-Net为基础网络，设计编码子网络和解码子网络；以融合前后图像的结构相似度为目标导向，通过引入基于图像局部信息的权重因子，定制了适用于图像融合的损失函数，融合图像可兼顾不同输入图像的有效信息。在基准数据集上与多种已有方法相比，融合图
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由于相机动态范围较小，单次曝光的图像往往无法表达高动态场景的不同区域，针对该问题，构建了一种无监督的深度神经网络，把多次曝光的图像融合成为一幅高动态图像。本网络以VGG-Net为基础网络，设计编码子网络和解码子网络；以融合前后图像的结构相似度为目标导向，通过引入基于图像局部信息的权重因子，定制了适用于图像融合的损失函数，融合图像可兼顾不同输入图像的有效信息。在基准数据集上与多种已有方法相比，融合图像在主观视觉体验和客观量化指标上均取得了明显的提升。
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针对在低功耗、低成本硬件平台快速准确检测老人跌倒高危行为的问题，提出一种基于Alphapose优化模型的老人跌倒行为检测算法。首先，对行人目标检测模型和姿态估计模型进行加速优化，加快人体目标检测和姿态关节点推理速度；然后，通过优化的Alphapose模型快速运算得到人体姿态关节点图像坐标数据；最后，计算人体跌倒瞬间头部关节点线速度与胯部关节线速度之间的关系，以及人体中垂线与图像X轴之间夹角变化来判
在雨天采集的图像通常存在背景物体被雨纹遮挡、图像变形等影响图像质量的现象，从而对后续图像分析及应用造成严重影响。近年来，已经提出了许多基于深度学习的去雨算法并获得了巨大的成功，但由于真实雨图的无雨纹干净背景图采集非常困难，大多数算法都采用监督学习即在含有配对标签的合成雨图数据集上进行模型训练。然而，由于合成雨图和真实雨图中雨纹的亮度、透明度、形状等存在巨大差异，基于监督学习的去雨算法对真实雨图的泛
针对基于离散傅里叶变换(DFT)扩频的低峰均比滤波器组多载波(LP-FBMC)结构需要额外传输边带信息(SI)等问题，该文提出一种基于星座符号序列局部相位旋转的无SI优化结构。考虑到SI是由LP-FBMC在发送端对4种信号传输形式进行选择而产生，结合这4种形式解调后的星座符号序列与原符号序列的关系，采用对星座符号序列进行局部相位旋转的方式避免边带信息的传输。局部旋转的方式减少了相位旋转角度的个数，
以腾格里沙漠西缘流动沙丘布设的植物纤维网和土工编织袋沙障为研究对象，采用三维激光扫描技术并结合传统测量法对沙障内微地貌形态进行测算。结果表明：（1）2种沙障区蚀积深度、风蚀量和风蚀表面积均呈沿主风向逐渐增大的趋势。沙丘中线迎风侧土工编织袋沙障侵蚀深度、侵蚀量和侵蚀面表面积都比纤维网沙障大，其中侵蚀深度比后者深20%～40%，侵蚀量高于后者45%～70%。（2）2种沙障均在沙丘中南部沙障破损严重，高
针对传统的遥感影像语义分割是利用影像的光谱特性，将具有相似值的像素进行归类，但无法区分具有不同光谱的同一类对象，提出将邻域的色差信息和原始图像一起输入PSPNet网络中的方法。具体做法是先将RGB变换到LAB空间，然后采用国际照明委员会在1976年推荐的CIELAB公式计算出每一个像素与周围8个邻域像素的色差值，取平均值做为该像素的邻域色差值。在WHU building dataset、Massa
卫星激光测距中，为满足不同距离目标的测距要求，需要调整激光光束发散角。通常利用离焦式扩束系统改变两透镜间距离调整发散角会产生离焦像差，影响激光光束质量和系统测距能力。因此，研究离焦像差对激光光束质量和系统测距能力的影响具有重要意义。首先，分析扩束系统对基模高斯光束的变换作用，得到发散角和离焦量的关系。其次，基于基模高斯光束的传播理论，得到离焦像差对光束能量密度空间分布的影响。最后，对于不同距离的卫
GECAM是专门针对引力波伽马暴的研究机遇而提出的中国科学院空间科学（二期）先导专项卫星任务。GECAM卫星通过数传、遥测以及北斗短报文三个通道下行触发、事例、并道、工程以及短报文等多种类型的数据，数据预处理过程需要对这些数据进行快速正确处理，以满足科学家对天文事件数据正确性和时效性的要求。本文针对GECAM卫星数据处理时效性要求高、数据连续完整、多信道数据融合处理以及触发事件数据切分等特点，对科
转子在线主动平衡是旋转机械高速、精密和智能化的关键技术之一，能够不停机、无人干预地实时控制转子不平衡振动。从配重盘的极坐标运动原理出发，研究了机械式主动平衡头结构；研究了配重盘的平衡能力，获得了其设计规律；研究了平衡头作动方案，进行了单、双盘转动平衡仿真，证明了设计合理性。研究了转子在线影响系数平衡方法的原理，建立了电主轴单平面主动平衡平台，完成了不同工况下的平衡试验和振动数据分析。结果表明，所提
北斗三号PPP-B2b信号为中国及周边地区提供实时精密单点定位（Real-Time Precise Point Positioning，RTPPP）服务，为了推广PPP-B2b信号的应用，需要对其服务性能进行评估。本文对北斗三号PPP-B2b产品进行分析；根据全球连续监测评估系统 (international GNSS Monitoring and Assessment System，iGMAS）
针对采用传统的方法难以提高全景街区影像变化检测精度的问题，提出了一种基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测方法。首先对数据集“TSUNAMI”进行预训练并对训练集进行分类归并；然后采用Segnet网络对全景街区影像进行语义分割，最后对语义分割结果进行差值运算，得到变化差异图并进行精度评价。实验选取两组全景街区影像，采用最大似然法、支持向量机方法（SVM， support vector