【摘 要】
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目前利用深度学习进行多视图深度估计的方法可以根据卷积类型可以大致分为两类。其中，基于2D卷积网络的模型预测计算速度快，但预测精度较低；基于3D卷积网络的模型预测精度高，却存在高硬件消耗。同时，多视图中相机外部参数的变化使得模型无法在物体边缘、遮挡或纹理较弱区域生成高精度预测结果。针对上述问题，本文提出了基于3D卷积的语义导向多尺度多视图深度估计算法，在保证预测精度的同时降低硬件消耗。同时针对遮挡、
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目前利用深度学习进行多视图深度估计的方法可以根据卷积类型可以大致分为两类。其中，基于2D卷积网络的模型预测计算速度快，但预测精度较低；基于3D卷积网络的模型预测精度高，却存在高硬件消耗。同时，多视图中相机外部参数的变化使得模型无法在物体边缘、遮挡或纹理较弱区域生成高精度预测结果。针对上述问题，本文提出了基于3D卷积的语义导向多尺度多视图深度估计算法，在保证预测精度的同时降低硬件消耗。同时针对遮挡、纹理较弱等区域，利用网络自身提取的图片特征作为先验导向信息，增强网络对全局信息的感知，结合多尺度融合方法
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为了探究甘蔗、地毯草、芦苇、佛肚竹这四种禾本科植物的光能利用策略，该文以大田或原生境植株为材料，于炎夏伏天最热时节活体监测其叶绿素荧光特性、光合气体交换特性，并分析其色素含量。结果表明：（1）C_4甘蔗和C_4地毯草具有高净光合速率（P_n），是消耗利用光能的主要手段，并且高P_n和高水分利用率（WUE）、高量子效率（Φ_i）耦合在一起；（2）C_3芦苇也具有较高的P_n、WUE和Φ_i，其较高的
现有的大部分算法只能针对特定照度的逆光图像有出色的增强效果，不能高效率地解决各类照度的逆光图像。因此，本文提出一种基于卷积神经网络的图像增强算法，并构建一种集分解、恢复、调节为一体的新型网络架构。利用Retinex理论设计一个分解网络，将逆光图像与其对应的高光图像都分解为反射图和光照图。采用高光图反射分量作为去噪参考，修复暗光缺陷，并添加颜色饱和度模块最大程度地保留图像恢复过程中的颜色等细节。逆光
为分析不同施肥处理下我国典型农田土壤对可溶性有机碳（DOC）的吸附特征及其影响因素，选取黑土、灰漠土、潮土、红壤4种典型农田土壤，在不施肥（CK）、单施氮肥（N）、施氮磷肥（NP）、施化学氮磷钾肥（NPK）、有机肥配施化学氮磷钾肥（NPKM）5种施肥处理下，运用平衡吸附法测定DOC的吸附量。结果表明，不同土壤类型在同一平衡浓度下对DOC的吸附量有较大差异，整体表现为灰漠土、红壤＞黑土＞潮土。最大吸
针对复杂环境下行人目标因检测器漏检和频繁遮挡而导致的数据关联不正确、跟踪实时性差的问题，提出了一种基于免锚检测的多目标跟踪算法。算法采用预测目标中心点热力图的方法实现目标检测定位，改善了因锚点框回归歧义所导致的漏检问题。同时在检测模型中嵌入深度表观特征提取分支，构建联合检测与跟踪的多任务网络用于提升实时性。为解决跟踪阶段行人因遮挡而引起的数据关联错误和轨迹丢失问题，提出加权多特征融合的相似性度量算
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视频动作检测研究是在动作识别的基础上，进一步获取动作发生的位置和时间信息。结合RGB空间流和光流时间流，提出了一种基于SSD的区域时空二合一动作检测网络。改进了非局部时空模块，在光流中设计了像素点筛选器来提取运动关键区域信息，只对空间流中筛选出的动作关键区域进行相关性计算，有效获得动作长距离依赖并改善非局部模块计算成本较大的缺陷，同时降低了视频背景噪声的干扰。在基准数据集UCF101-24上进行了
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