动脉粥样硬化引起的易损斑块破裂已经严重危害到人类的健康，而血管内光学相干断层成像（IVOCT）凭借其高分辨率已经成为识别冠脉易损斑块的主要工具，但图像判读费时费力，通常还依赖于医生的经验。目前已有基于传统机器学习的研究实现了对单帧图像的分类，但这些信息不足以辅助医生确定治疗方案，仍然需要医生二次判读。基于Faster R-CNN（R-CNN，区域卷积神经网络），针对IVOCT图像中易损斑块的特点，在数据增强、预测框（BBox）编码、网络结构等方面进行了改进和优化，实现了对易损斑块的自动识别，并选取易损斑块的病变累积角度、纤维帽厚度、巨噬细胞浸润情况、浅表微钙化情况和血管狭窄程度作为指标，对易损斑块的破裂风险进行多方面评估。在公开数据集CCCV2017 IVOCT中进行训练，测试后取得了较好结果，该方法可推广应用于同类图像。

针对铁氧体电感表面裂纹和隐含裂纹的检测，传统机器视觉方法存在裂纹成像模糊，识别率偏低等问题。提出了一种基于激光扫描热成像技术的电感器裂纹检测方法。使用热像仪捕捉样品表面的温度变化，并基于二阶微分算法进行图像合成; 使用轮廓提取算法去除外围轮廓的干扰和次大值滤波均匀图像，使用边缘检测对裂纹进行提取; 最后利用裂纹的面积和长宽比并结合图像的HOG特征当作输入特征，使用支持向量机进行图像识别。结果表明，对于所有的裂纹都能正确成像，裂纹识别正确率达到98.5%，其性能优于其他检测算法。

多年来一直在使用的船舶自动识别系统(AIS)作为一种海上监视和导航的通信系统, 其服务范围被限制在40海里。近年来, 一种新的基于卫星的AIS被提出, 该系统能提供全球覆盖服务,然而其存在由相对卫星/船舶运动引起的频率偏移问题。为了更好地解决这一问题, 文章提出了一种新的基于多普勒频移估计算法的星载多普勒频移估计算法, 利用二阶矩阵及四阶矩阵等代数运算, 从信号中提取多普勒频移, 并给出了估计表达式。最后, 通过数值仿真验证了该算法的有效性, 仿真结果还验证了该算法的优越性。

以埕海海域某平台为例，将智能视频监控系统、船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）、广播报警系统以及计算机监控等技术相结合，设计和研发了一套适用于海上无人驻守平台的安防监控系统。该系统实现了对平台周边海域状况和登陆平台处的昼夜实时在线监测，可以智能识别靠近平台的非法船舶和登陆平台的外来人员，并自动触发声光报警进行驱离。运行结果表明，这种系统可以对异常事件作出准确及时的响应，并能自动触发关联设备，从而提升了海上平台安防监控的智能化水平。该研究对于优化海上平台安防监控技术具有一定的实际意义。

为了实现高仿真光敏印章印文的自动识别, 探究训练样本量、网络模型对识别准确率的影响, 通过扫描打印伪造法、拓印设计伪造法制备2枚高仿光敏印章, 盖印3 000枚印文作为训练样本, 30枚印文作为测试样本, 利用卷积神经网络4种模型实现高仿真光敏印章印文的鉴别。4种网络模型均能得到100%的识别准确率。仿真实验结果表明, 针对高仿真光敏印章印文识别任务, 卷积神经网络能作为一种可行的方法为检验提供辅助参考; 综合分析4种网络模型, Resnet50是最优选择。

搭载于我国第二代极轨气象卫星风云三号A星(FY-3A)上的中分辨率光谱成像仪(MERSI),肩负着获取全球图像和辐射资料的作用。然而,太空环境影响等因素,导致短波红外通道发生在轨增益突跳现象,大大限制了数据的定量应用。通过对冷空、星上定标器和黑体等MERSI星上观测目标的分析,选择冷空作为增益突跳识别的指征目标。提出自动识别、增益归档和档位归一化方法,采用日识别和天内精检测的方法获取增益突跳时空信息,采用分类统计突跳数据的方法获取突跳的在轨增益档位,并利用星上定标源目标和对地观测图像进行归一化效果验证,实现了对1.64 μm和2.13 μm两通道整个生命期91次和18次突跳事件的精确定位,获得了8个在轨增益档位和全部突跳事件的档位信息,并得到了理想的归一化效果验证。研究结果同样显示,增益突跳事件大多发生在对地目标扫描过程,而且每个探元增益突跳的时间不尽相同。由于地球目标的复杂性,基于物理方法很难实现对突跳帧图像的归一。该研究成果不仅有助于FY-3A MERSI图像质量的提升,而且对历史数据再处理也有重要支撑作用。