针对现有室内定位技术存在的问题，文中提出一种精度高、成本低且易用性高的室内定位系统。系统采集并处理监控摄像头中的视频信号，用计算机视觉算法从视频流中提取并追踪行人的位置信息，通过基于卷积神经网络的物体追踪算法处理遮挡状况。通过智能手机内嵌传感器采集的运动特征并与心中的行人特征对比，系统可以在视频画面内的诸多行人中准确识别出持有智能手机的定位服务发起者，并报告实时的定位信息，定位平均误差可达到三十厘米以下。

基于从一张含有任意人群密度和任意视角的图像中准确地估计出其中的人群数目的目的，采用了全卷积神经网络先从图像中获得其人群密度图，然后对人群密度图上每个位置进行求和操作得到最终的人群数目的方法。所采用的全卷积神经网络不受输入图像的分辨率和视角的影响，同时，通过增加池化层层数，扩大网络的感受野，适应了图像中人头比较大的情况。所提出的算法在UCF_CC_50标准数据集上取得了最好的效果，进而验证了算法的高准确率和有效性。

异物侵入铁路限界对铁路系统可靠性造成了极大的威胁。为达到高分类准确率及低模型内存占用率兼备的目的，针对既有技术方法中分类效果、泛化性能较差以及耗时久、模型占用空间大等问题，本文提供了一种快速训练算法，采用网络迁移压缩同时进行的方式，提出基于特征图L1或L2范数的递归式裁剪准则剔除冗余卷积核以压缩网络。对于单个相机新场景的目标分类任务，只需使用在混合场景数据上得到的最优分类网络模型通过压缩和微调训练便可以实现不同场景铁路异物分类的快速训练。实验表明，在基于铁路场景数据库的测试中，该算法可以将原始VGG16模型的参数消耗内存压缩1 020倍，在不同的单个相机场景测试样本库上压缩后网络的分类误差最低为0.34％。

针对健康数据种类日益增多，而统计学算法不能实现所有数据种类的特征提取与健康状态评估的问题，文中提出了基于卷积与BP神经网络的健康数据分析算法来评估用户的健康状态。对健康数据类型进行分析，总结为数字、文本、图像3种模态的数据类型，并分别针对这3种数据类型进行基于卷积神经网络的数据特征表征模型的构建。经过特征融合，利用多元高斯分布定义健康状态的划分，并利用BP神经网络构建健康数据分析算法。通过在样本数据上的测试结果表明，与朴素贝利斯模型对比，文中所述健康数据分析算法具有较高的准确率，使用多模态数据较单一数据类型的健康评估结果更优，其准确率约为84.2 %。

图像分类的性能在很大程度上取决于特征提取的质量。卷积神经网络能够同时学习特定的特征和分类器，并在每个步骤中进行实时调整，以更好地适应每个问题的需求。本文提出模型能够从遥感图像中学习特定特征，并对其进行分类。使用UCM数据集对inception-v3模型与VGG-16模型进行遥感图像分类，实验结果表明，本文提出的模型在训练时间和分类准确率上都优于现有算法。

研究小样本情况下，GAN在复杂产品费用预测上的应用。针对小样本情况下传统神经网络难以训练、预测准确度不高的问题，采用GAN网络与CNN网络结合的方法，借助GAN判别网络强大的特征提取能力，提取出样本的浅层特征，并将特征共享给CNN预测网络。CNN预测网络与判别网络共同约束生成网络，从而训练整个神经网络，最后以CNN预测网络进行复杂产品费用预测。以导弹作为复杂产品的样例进行实验，经实验论证，GAN-CNN联合网络预测的准确性约为95%。

针对电力系统运行中对于电力变压器进行高效、准确的故障诊断需要，文中提出了一种基于卷积神经网络的电力变压器故障诊断方法。利用电力变压器油中溶解气体分析法得到特征气体并重新对其进行二进制编码，对编码后的数据进行预处理从而得到特征向量。以特征向量为基础，构建相应的卷积神经网络模型，实现对电力变压的故障诊断。实验结果表明，相较于其他传统机器学习算法，文中所提出的卷积神经网络模型在电力变压器故障诊断时的诊断准确性与诊断效率均有显著优势，能够有效保障电力系统运行的可靠性。

SSL协议以及基于SSL协议的VPN技术广泛应用于各企业远程服务中。但是一些恶意软件通常利用加密技术和隧道技术绕过防火墙和入侵检测系统对网络信息安全造成严重威胁，因此，提出基于卷积神经网络的SSLVPN流量的识别研究。首先研究安全套接层SSL协议安全机制及其网络交互过程，在原有网络结构基础上增设复杂网络结构和加密流量，提出一种有效的SSL加密流量识别方法；其次针对SSLVPN流量的识别，结合机器学习算法，将卷积神经网络应用于SSLVPN流的识别。实验结果表明示，基于卷积神经网络的流量识别技术能够有效识别出网络中的SSLVPN流量，对改善网络流量监管、提升网络服务质量有重要的意义。

基于实现多光谱图像的多标签场景分类为目的，采用卷积神经网络的方法，通过计算数据集中所有样本标签的共现矩阵，利用共现矩阵为每个标签分配不同的权重，提出了一种新的计算损失函数的方法。所设计的卷积神经网络能够充分利用除了红绿蓝三通道之外的光谱信息，同时也能够利用已有的预训练的卷积神经网络权重进行参数的初始化，使得网络能够快速收敛。所提出的算法在Planet Amazon数据集上取得了最高的F值，从而得出了该算法具有高准确率和高可行性的结论。

针对施工环境的复杂性，监管人员对施工人员着装的监督通常存在着一定的困难，较难实现及时、有效的监督等问题，文中提出了一种基于CNN的安全智能监测识别算法。该算法首先通过相关样本图像训练出所需要的安全帽、安全带等四种识别模型。然后利用所得到的模型，对电力施工现场所拍摄的实时图像进行检测识别，从而实现智能化监测。测试结果表明，该算法对于施工人员着装的平均识别准确率可达到89.27 %，验证了该算法的可行性。