跨摄像头场景中依赖面向标签映射关系的学习以提高识别精度，有监督行人重识别模型虽然识别精度较好，但存在可扩展问题，诸如算法识别精度严重依赖有效的监督信息，算法实时性差等；针对上述问题，提出一种基于软多标签的无监督行人重识别算法。为了提高标签匹配精度，首先利用软多标签逼近真实标签，通过计算参考数据集和参考代理在软多标签函数中的损失函数，预训练参考数据集，并构建预训练与训练结果的映射模型。再通过生成数据和真实数据分布的最小距离的期望即简化的2-Wasserstein距离计算相机视图中软多标签均值和标准差得到损失函数，解决跨视域标签一致性问题。为了提高软多标签对未标记目标数据集的有效性，计算联合嵌入损失，挖掘不同类别间的相似对，纠正跨域分布错位。针对残差网络训练时长和无监督学习精度低的问题，通过结合压缩激励网络(SENet)和多层级深度特征融合改进残差网络的结构，提高训练速度和精度。实验结果表明，该方法在标准数据集下的首位命中率和平均精度均值优于先进相关算法。

目前行人重识别的研究只关注了可见光下跨摄像头提取图像不变的特征表示，忽视了红外条件下的成像特点，并结合两种模态的研究成果很少。此外，当前行人重识别在判别两个图像时，通常是计算单个卷积层特征图的相似性，这会导致弱特征学习现象。为了解决上述问题，本文提出了基于特征金字塔的随机融合网络，它可以同时计算多个特征层级的相似性，匹配图像时是基于多个语义层的判别因子。该模型关注到红外图像的特性，并且缩小了可见光和红外模态内部负作用的偏差，平衡了模态间的异质差距，综合了局部特征和全局特征学习的优势，有效地解决了跨模态行人重识别问题。实验在SYSU-MM01数据集上对平均精确度和收敛速度进行验证。结果表明，所提的模型优于现有的先进算法，特征金字塔随机融合网络实现了快速收敛且平均精确度达到了32.12%。

激光雷达在无人驾驶领域占据了重要地位，地面滤波是从激光雷达获取的点云数据中分离和提取地面信息的关键技术。文章首先简述了车载激光雷达(VLS)的发展及分类，并讨论了各类车载激光雷达的优缺点；然后研究了VLS地面滤波算法的发展并进行梳理分类，阐述了地面滤波精度的评估方法和评估标准，并以三种典型的算法为例进行比较分析；最后总结了当前VLS硬件和地面滤波算法的不足，并展望未来发展趋势。

为了解决CT图像主动轮廓分割方法对初始轮廓的敏感和分割不准确的问题，本文提出一种融合加权随机森林的自动3D椎骨CT主动轮廓分割方法WRF-AC。该方法提出加权随机森林算法和包含边缘能量的主动轮廓能量函数。首先，通过提取椎骨CT的3D Haar-like特征值训练加权随机森林获得的椎骨中心作为分割的初始轮廓，然后，求解包含边缘能量的主动轮廓能量函数最小值完成椎骨CT图像的分割。实验结果表明，本方法在相同数据集上能够更加准确、快速地分割脊柱CT图像提取椎骨部分。

在基于图像传感器的倾斜镜控制系统中，由于传感器采样频率和系统延时的影响，限制了系统的闭环性能和控制带宽。在有限带宽的条件下，本文提出利用光栅尺测量位置，差分得到速度，实现基于图像传感器系统的速度-位置反馈控制，从而提升倾斜镜控制系统的误差抑制能力。速度反馈环节的引入，使控制系统呈微分特性，当速度反馈闭环完成后，图像位置回路具有积分特性，此时使用PI控制器稳定系统，从而使得系统从零型上升为二型系统，提升系统的误差抑制能力。仿真和实验都证明这种方法可以有效地提高跟踪控制系统的闭环性能。

光场相机作为新一代的成像设备，能够同时捕获光线的空间位置和入射角度，然而其记录的光场存在空间分辨率和角度分辨率之间的制约关系，尤其子孔径图像有限的空间分辨率在一定程度上限制了光场相机的应用场景。因此本文提出了一种融合多尺度特征的光场图像超分辨网络，以获取更高空间分辨率的光场子孔径图像。该基于深度学习的网络框架分为三大模块：多尺度特征提取模块、全局特征融合模块和上采样模块。网络首先通过多尺度特征提取模块学习4D光场中固有的结构特征，然后采用融合模块对多尺度特征进行融合与增强，最后使用上采样模块实现对光场的超分辨率。在合成光场数据集和真实光场数据集上的实验结果表明，该方法在视觉评估和评价指标上均优于现有算法。另外本文将超分辨后的光场图像用于深度估计，实验结果展示出光场图像空间超分辨率能够增强深度估计结果的准确性。

路面裂缝检测是道路运营和维护的一项重要工作，由于裂缝没有固定形状而且纹理特征受光照影响大，基于图像的精确裂缝检测是一项巨大的挑战。本文针对裂缝图像的特点，提出了一种U型结构的卷积神经网络UCrackNet。首先在跳跃连接中加入Dropout层来提高网络的泛化能力；其次，针对上采样中容易产生边缘轮廓失真的问题，采用池化索引对图像边界特征进行高保真恢复；最后，为了更好地提取局部细节和全局上下文信息，采用不同扩张系数的空洞卷积密集连接来实现感受野的均衡，同时嵌入多层输出融合来进一步提升模型的检测精度。在公开的道路裂缝数据集CrackTree206和AIMCrack上测试表明，该算法能有效地检测出路面裂缝，并且具有一定的鲁棒性。

针对高功率光纤激光系统中光纤对接端面产生水雾凝结的问题，分析出产生该问题最重要因素为连接器不具备防潮密封性能，对其结构装配及使用过程进行剖析，同时指出其防潮密封缺陷原因，进行技术创新与工艺改进，设计了防潮密封型光纤连接器。介绍了该新型连接器防潮密封原理及结构组成；重点对该新型光纤连接器性能进行全面测试，包括浸水试验、恒定湿热试验、在线运行应用验证等。试验结果表明，其插入损耗小于0.2 dB，防潮密封性能良好，取得较好的预期效果。

针对Miguel等人提出的质量图引导相位解包裹算法中串行运算效率较低的缺点，构造了一种多个低可靠度区块并行合并的改进算法。在满足原始算法设计思想的前提下，对解包裹路径进行重新定义，并根据原始算法的解包裹路径非连续的特性，构建了一种低可靠度区块乱序合并的策略，使得多个低可靠度区块的合并任务可以同时进行。改进算法采用多线程软件架构，主线程负责循环遍历未处理的区块，子线程接收待处理的区块执行合并任务。实验结果表明，改进方法与原始算法的处理结果完全一致，而并行改进策略可有效利用计算机多核资源，使得相位解包裹算法的运行效率提高了50%以上。