人体姿态估计和动作识别在安防、医疗和运动等领域有着重要的应用价值。为了解决不同背景及角度下各类运动动作的人体姿态估计和动作识别问题，本文提出了一种改进的YOLOv7-POSE算法，并自行拍摄制作各种拍摄角度的数据集进行训练。此算法以YOLOv7为基础，对原始网络模型添加了分类的功能，在Backbone主干网络中引入CA卷积注意力机制，提升了网络在对人体骨骼关节点和动作的分类的重要特征的识别能力。用HorNet网络结构代替原模型的CBS卷积核，提高了模型的人体关键点检测精度和动作分类的准确度。将Head层的空间金字塔池化结构替换为空洞空间金字塔池化结构，提升了检测精度并且加快了模型收敛。将目标检测框的回归函数由CIOU替换为EIOU，提高了坐标回归的精度。设计了两组对照实验，实验结果证明，改进后的YOLOv7-POSE在验证集上的mAP为95.7%，相比于原始YOLOv7算法提高了4%，各类运动动作识别准确率显著上升，在实际推理中的关键点错检、漏检等情况明显减少，关键点位置估计误差明显降低。

针对雾霾天气下车牌识别存在的精确度低、漏检等问题，提出了一种基于深度学习的雾霾天气下的车牌号码识别方法。首先用AOD-Net算法对车辆图像进行去雾预处理。然后，基于YOLOv5网络设计一种车牌检测网络ACG_YOLOv5s。ACG_YOLOv5s是在YOLOv5s网络的基础上，融入CBAM注意力机制，提高模型的抗干扰能力；引入自适应特征融合网络ASFF，根据模型自适应学习到的权重赋予网络不同特征层不同比重的权值，从而突出重要特征信息；使用Ghost卷积模块替换传统卷积，在保证模型效果的同时减少了网络训练过程中的参数量。最后通过LPRNet对检测到的车牌图像进行识别。实验结果表明，改进后的ACG_YOLOv5s网络车牌检测准确率达到99.6%，LPRNet识别准确率达96%且内存占比小。实验证明AOD-Net算法和YOLO算法结合可更加有效地检测雾霾天气下车牌图像中的车牌号码。

大口径空间光学望远镜是实现高分辨率遥感与高灵敏度探测的重要科学仪器。传统的整体式望远镜口径超过4 m将难以突破现有运载器整流罩有效包络的限制，采用分块式的技术手段可以在满足运载能力的前提下实现口径最大化，是解决当前望远镜高分辨率与高信息收集能力的最优选择。文章先从部署形式上对分块式空间望远镜的国内外研究现状进行了梳理，归纳出分块望远镜在技术实现路线上的技术类型和特点，分别对高精度机构展开技术、机器人智能装配技术、波前检测与调控技术以及超轻可调分块镜技术进行了技术内涵及实现技术途径分析，最后面向未来远景目标，对分块式空间望远镜的技术发展作了展望。

冰湖溃决洪水是一种严重的山地自然灾害，威胁着中国高寒区的居民及铁路公路等重要基础设施，自动高效的冰湖遥感制图方法是冰湖灾害评估、监测预警的基础，然而现有自动制图方法在实际冰湖提取应用上难以达到传统人工和半自动冰湖提取方法上的精度，仍需进一步提高。文章在原生U-Net模型基础上，在各桥连接部分融合极化自注意力机制，将输入影像特征分别在空间和通道层保持高分辨率，并通过非线性合成输出细腻的特征，构建了一种改进的U-Net冰湖遥感深度学习制图方法，并将其成功应用在高原铁路关键区。研究结果表明：1）与PSPNet、DeepLabV3+、原生U-Net三种经典模型相比，改进模型在冰湖预测数据集上的各项指标上都有提升，精确率、召回率、交并比和F₁值分别达到了0.972 5、0.966 5、0.940 8和0.969 4，相较于原生U-Net网络，精确度、召回率、交并比和F₁值分别提高了5.01%、6.05%、10.73%和5.53%；2）基于Landsat-8卫星遥感数据，应用改进模型完成了2013—2022年帕隆藏布和易贡藏布案例区冰湖信息自动高效提取，如2020年冰湖总体精度为98.16%，与参照数据的重叠度达到96.66%，提取的精度满足冰湖灾害评估和监测预警研究需求，可用于铁路等重大工程沿线冰湖灾害防治的实践。

精准高效地从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息对国土规划和地图制图意义重大，近年来基于卷积神经网络进行建筑物信息提取已经取得了很大的进展，然而在处理高分辨率遥感影像时仍存在影像的高级语义特征利用不够充分，难以获得细节丰富高精度分割影像的问题。文章针对以上问题提出了一种用于建筑物自动提取的深度学习网络结构空洞空间与通道感知网络(Atrous Space and Channel Perception Network，ASCP-Net）。该模型将空洞空间金子塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）和空间与通道注意力 （Spatial and Channel Attention, SCA）模块融入到编码器-解码器结构中，通过ASPP模块来捕获和聚合多尺度上下文信息，采用SCA模块选择性增强特定位置和通道中更有用的信息，并将高低层特征信息输入解码网络完成建筑物信息的高效提取。在WHU建筑数据集（WHU Building Dataset）上进行实验，结果表明：文章提出的方法总体精度和F₁评分分别达到了97.4%和94.6%，相比其他模型能够获得更清晰的建筑物边界，尤其对图像边缘不完整建筑的提取效果较好，有效提升了建筑物提取的精度和完整性。

针对传统喀斯特地区裸岩提取方法成本高、精度低的问题，文章构建了一种基于改进DeepLabV3+的裸岩提取方法。该方法首先在编码器中用CA-DC-MobileNetV3替换DeepLabV3+骨干网络Xception进行特征提取，很大程度上减少了模型的参数量；其次，将编码器提取的特征通过特征金字塔网络和坐标注意力机制进行加强特征提取，以获取更多小目标信息并减少图像细节损失；最后在空洞空间金字塔池化模块将不同空洞率的卷积层进行特征融合，提高信息的利用率。研究结果表明：文章方法在不同场景裸岩提取任务中表现最好，模型参数量约为DeepLabV3+的1/13，交并比、F₁分数分别为72.46%、84.03%，上述2个指标相比于DeepLabV3+模型分别提高了4.62和3.19个百分点，并优于其余常用语义分割模型，提高了裸岩提取精度。

针对高分辨率遥感影像中道路形状结构错综复杂，出现窄小型道路提取错误或漏分的问题，提出一种基于空洞空间金字塔池化和注意力机制的轻量化遥感影像道路提取方法。首先，在原始高分辨率网络（HRNet）基础上，通过引入空洞空间金字塔池化模块，实现多尺度道路信息融合；再引入挤压激励通道注意力机制，增强网络特征表征质量；最后使用深度可分离卷积方法改进网络残差模块实现模型轻量化，以降低模型计算复杂度。在公开数据集上进行了模型性能测试，实验结果表明，文章所提算法的准确率、精确率、召回率、F1分数和平均交并比，相比原始HRNet分别提升了5.35 %、2.15 %、4.1 %、3.15 %和14.34 %，且减少了36.1 %的参数数量；相比其他网络，该算法突出了细小道路的特征，道路预测结果连续性、完整性好，并且模型小易于部署在实时检测设备中，有效改善了道路提取任务中错分和缺失的情况，是一种适应性更强、分割精度更高、更轻量化的多尺度道路提取算法。

针对大多数图像超分辨率重建方法利用单尺度卷积进行特征提取，导致特征提取不充分的问题，提出基于多尺度自适应注意力的图像超分辨率网络。为充分利用各个层次特征中的上下文信息，设计了多尺度特征融合块，其基本单元由自适应双尺度块、多路径渐进式交互块和自适应双维度注意力依次串联组成。首先，自适应双尺度块自主融合两个尺度的特征，获得了更丰富的上下文特征；其次，多路径渐进式交互块以渐进的方式交互自适应双尺度块的输出特征，提高了上下文特征之间的关联性；最后，自适应双维度注意力自主选择不同维度注意力细化输出特征后，提高了输出特征的鉴别力。实验结果表明，在Set5， Set14， BSD100和Urban100测试集上，本文方法在PSNR和SSIM定量指标上相比于其他主流方法相均有提升，尤其对于纹理细节难以恢复的Urban100测试集，本文方法在比例因子为×4时，相较于现有最优方法SwinIR，PSNR和SSIM指标分别提升了0.05 dB和0.004 5；在视觉效果方面，本文的重建图像具有更多的纹理细节。

激光弯曲成形技术常用的激光类型是点激光，在温度梯度机理的作用下单次成形角度有上限，在3°左右。为了增大点激光单次成形角度，提高成形效率，本文以不锈钢304板为对象，通过试验对比探索了将圆振荡模式应用于激光弯曲成形中以提高弯曲角方法的可行性；并且借助于三维视觉传感器测量板件在圆振荡激光束弯曲成形过程中的动态响应，从余热效应、吸收率等角度分析其弯曲成形机理。对比试验结果显示，在激光能量密度较高的情况下，圆振荡模式确实可以明显提高工件的弯曲角，增长率在60%左右。同时，三维视觉传感器的测量结果显示出了板件在成形过程中的复杂形变与角度变化过程：板件在长度与宽度方向上均产生了塑性变形，长宽形变比约为10∶1；单次扫描成形板件弯曲角增长过程呈现不同的增长曲线；多次扫描成形弯曲角分布不均衡。此外，板件厚度也逐渐增加，热影响区微观晶粒得到细化。为进一步理解圆振荡激光束弯曲成形过程与机理提供了试验支撑。