【摘 要】
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针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配，以及小目标物体像素丢失等问题，设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征，并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息，加强网络对小目标物体的识别能力。此外，采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径来提取判别特征，使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息，从而降低精度损失。在CamV
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针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配，以及小目标物体像素丢失等问题，设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征，并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息，加强网络对小目标物体的识别能力。此外，采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径来提取判别特征，使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息，从而降低精度损失。在CamVid数据集和Aeroscapes数据集上验证该算法，平均交并比分别可达70.5%和51.8%。相比于当前
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为解决深度语义模型（SegNet）在高分辨率遥感影像分类中易出现梯度消失从而影响分类精度的问题，提出一种残差学习改进SegNet语义模型（ResSegNet）的高分辨率遥感影像分类方法，该方法以SegNet语义模型为基础，通过构建更深层次的网络结构并加入残差块以提高模型的特征提取能力，从而提取更深层次影像空谱特征实现分类。利用高分辨率遥感影像语义分割数据集Vaihingen和Postdam进行实验
针对传统花朵授粉算法(FPA)在解决复杂问题时搜索精度低和收敛速度慢等问题，提出了一种基于混合策略改进的花朵授粉算法(HSFPA)。采用自适应转换概率策略改进转换概率，动态平衡全局授粉和局部授粉之间的关系；在全局授粉阶段，提出一种动态全局搜索策略，既可以加快算法收敛速度，又能增加花粉种群的多样性，防止花粉陷入局部最优；局部搜索增强策略使得花粉能够充分开发当前优质花粉周围的搜索空间，提高收敛精度；花
黄土层间界面稳定性问题突出，天然黄土层之间的交界面呈现渐变过渡形式。为研究黄土渐变带及相邻两土层的各向异性特征，本文以含黄土层、古土壤层以及两者之间渐变带的早更新世（Q_(1)）黄土为例，通过扫描电镜（SEM）获取各土层不同方向上的微观图像。对图像进行二值化处理，计算形状系数F、形态分维数D、概率熵H_(m)及定向频率P_(i)(α)等微观结构参数，分析三种典型土层在微观结构上的各向异性。此外，通
群体行为的多层次深度分析是行为识别领域亟待解决的重要问题。在深度神经网络研究的基础上，提出了群体行为识别的层级性分析模型。基于调控网络的迁移学习，实现了行为群体中多人体的时序一致性检测检测；通过融合时空特征学习，完成了群体行为中时长无约束的个体行为识别；通过场景中个体行为类别、交互场景上下文信息的融合，实现了对群体行为稳定有效的识别。在公用数据集上进行的大量实验表明，与现有方法相比，该模型在群体行
针对自然场景下中文小文本难以定位的问题，提出了基于高斯密度图估计的并行深度网络对自然场景汉字进行检测。首先将中文数据集中的汉字位置信息转化为高斯文字密度图；其次引入一种多级并行连接结构，提高网络细节信息捕捉能力；最后再融合网络中的上采样特征信息得到高精度文字密度图，最终实现对文字区域的定位。在中文数据集CTW(Chinese text in the wild)上进行了实验，实验结果表明提出方法的准
为了解决类别级三维可形变目标姿态估计问题，本文基于目标的关键点，提出了一种面向类别的三维可形变目标姿态估计方法。该方法设计了一种基于关键点的端到端深度学习框架，框架以PointNet++为后端网络，通过特征提取、部位分割、关键点提取和基于关键点的姿态估计部分实现可形变目标的姿态估计，具有计算精度高、鲁棒性强等优势。同时，基于ANCSH方法设计了适用于K-AOPE网络的关键点标准化分层表示方法，该方
北海公园冰上运动是北京传统体育文化遗产的重要组成内容以及冬季休闲旅游的代表性符号，强化其气候变化影响与适应研究，对于应对全球变化的挑战、践行“大力发展冰雪经济”的指示具有重要意义。本文从多源文献中提取分析了其冰场多年启闭日期（即冰厚15 cm的物候期）的变化特征，并结合气温器测数据以及4种气候情景数据（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5），利用留一交叉验证法探讨
对混沌系统施以扰动可以有效解决由于计算机有限精度效应导致的混沌系统动力学特性退化问题。基于区间映射中Cantor集的构造方法，提出一种数字混沌系统参数扰动方案，该方案将混沌系统每次迭代后得到的序列值等比例地扩散到压缩后的混沌状态参数取值区间上，从而达到扰动混沌序列的目的。实验仿真及分析表明，增加扰动后的混沌系统具有更好的混沌特性、更大的参数范围和更高的复杂度。
在林、农作物监测作业中，可通过散布无线传感器节点形成的自组织WSN收集作物环境信息。将UAV应用于分簇式WSN作为移动的数据收集sink节点，UAV不仅需要转发各簇首节点的信息，还需转发自带传感器检测到的重要信息。为了保证UAV传感器检测信息及时转发，并能够进一步降低簇首节点能耗，延长WSN网络寿命，论文提出异步带优先级的数据转发轮询控制系统方案，应用马尔可夫链和概率母函数进行建模分析系统性能。用
当前混合属性数据发布中隐私保护方法大都存在隐私保护效果不佳或数据效用较差的问题，采用差分隐私与优化的k-prototype聚类方法相结合，提出改进k-prototype聚类的差分隐私混合属性数据发布方法(DCKPDP)。为解决传统k-prototype聚类算法没有考虑不同数值型属性对聚类结果有较大影响的问题，利用信息熵为每个数值型属性添加属性权重；为解决聚类初始中心点人为规定或者由随机算法随机确定