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从高分辨率图像中获取周边目标的精准3D位置和尺寸信息是实现自动驾驶控制和行为决策的基础,因此基于图像的3D目标检测是自动驾驶领域中的研究热点。已有学者对该领域方法论及成果进行了比较详细的综述,但对于导致现有方法检测精度不尽如意的制约因素未能进行深入系统的分析。考虑自动驾驶领域在工… …   相似文献
7882.
视觉传感是人类感知外界、认知世界的主要途径,研究表明人类获取的外界信息大约有80%来自于视觉。作为感知外界信息的“电子眼球”,视觉传感器是消费电子、机器视觉、安防监控、科学探测和军事侦察等领域的核心器件。近年来视觉传感器技术发展迅速,不同类型的传感器从不同维度提供丰富的视觉数据,… …   相似文献
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可视化与可视分析已成为众多领域中结合人类智能与机器智能协同理解、分析数据的常见手段。人工智能可以通过对大数据的学习分析提高数据质量,捕捉关键信息,并选取最有效的视觉呈现方式,从而使用户更快、更准确、更全面地从可视化中理解数据。利用人工智能方法,交互式可视化系统也能更好地学习用户习… …   相似文献
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以神经网络为代表的人工智能技术在计算机视觉、模式识别和自然语言处理等诸多应用领域取得了巨大的成功,包括谷歌、微软在内的许多科技公司都将人工智能模型部署在商业产品中,以提升服务质量和经济效益。然而,构建性能优异的人工智能模型需要消耗大量的数据、计算资源和专家知识,并且人工智能模型易… …   相似文献
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在三维视觉任务中, 三维目标的未知旋转会给任务带来挑战, 现有的部分神经网络框架对经过未知旋转后的三维目标进行识别或分割较为困难. 针对上述问题, 提出一种基于自监督学习方式的矢量型球面卷积网络, 用于学习三维目标的旋转信息, 以此来提升分类和分割任务的表现. 首先, 对三维点云… …   相似文献
陈康鑫  赵杰煜  陈豪 《自动化学报》2023,49(6):1354-1368
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现实世界中存在很多目标函数的计算非常昂贵, 甚至目标函数难以建模的复杂优化问题. 常规优化方法在解决此类问题时要么无从入手, 要么效率低下. 离线数据驱动的进化优化方法不需对真实目标函数进行评估, 跳出了传统优化方法的固铚, 极大推动了昂贵优化问题和不可建模优化问题的求解. 但离… …   相似文献
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在人工智能领域,ChatGPT作为一种重要的技术突破,引起了广泛的关注. 本文将探讨ChatGPT在人工智能发展中的地位及其对未来AI的影响. 首先,介绍了ChatGPT所展现出的优秀对话生成能力,使其几乎可以胜任所有自然语言处理任务,并将作为数据生成器、知识挖掘工具、模型调度员… …   相似文献
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针对空中匀速飞行运动目标所激发的水声信号特征,该文将传统的2维平面内估计目标飞行高度、速度等参数的问题扩展到3维空间,可以求解飞行时偏航距离,更符合实际情况,解决了空中快速飞行目标状态3维参数估计问题。该文首先以直升机离散线谱为特征声源,建立其在空气-水两层介质中声学多普勒的3维… …   相似文献
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DNA存储因具有密度大、保存时间长及维护成本低等优点,为解决海量数据的存储和应用难题提供了“破局”可能。面对大规模数据应用场景,DNA存储必须要解决如何组织、访问和操作数据文件等问题—即文件系统设计问题。该文首先结合计算机文件系统模型,给出了未来DNA存储文件系统模型及具备的特点… …   相似文献
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对抗样本生成是一种通过添加较小扰动信息,使得神经网络产生误判的技术,可用于检测文本分类模型的鲁棒性。目前,中文领域对抗样本生成方法主要有繁体字和同音字替换等,这些方法都存在对抗样本扰动幅度大,生成对抗样本质量不高的问题。针对这些问题,该文提出一种字符级对抗样本生成方法(PGAS)… …   相似文献
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尺度变化、遮挡和复杂背景等因素使得拥挤场景下的人群数量估计成为一项具有挑战性的任务。为了应对人群图像中的尺度变化和现有多列网络中规模限制及特征相似性问题,该文提出一种多尺度交互注意力人群计数网络(Multi-Scale Interactive Attention crowd co… …   相似文献
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提出了一种基于视频先验信息的轻量化去噪卷积神经网络.先验信息从近邻的多帧视频图像中获取,采用了基于预去噪的视频运动补偿方法消除噪声和运动偏移对信息获取准确度的影响.为降低卷积神经网络复杂度,构建了基于双路处理的卷积神经网络用于去除视频噪声,特别是设计了双路稠密连接单元,实现了网络… …   相似文献
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在超大面阵CMOS图像传感器(COMS Image Sensor,CIS)中,由于像素面阵输出的列总线上存在超大的寄生电阻电容,列总线信号建立速度的主导因素发生改变,严重影响了读出速度.为了解决这一问题,本文提出了一种可应用于超大面阵CIS列并行读出机制的列总线自加速建立方法,基… …   相似文献
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少样本知识图谱补全(FKGC)是目前知识图谱补全任务的一个研究热点,旨在拥有少量样本数据的情况下,完成知识图谱补全任务。该任务在实际应用和知识图谱领域都有着重要的研究意义,为了进一步促进FKGC领域的发展,对目前各类方法进行了全面总结和分析。首先,描述了FKGC的概念和相关内容;… …   相似文献
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深度决策树迁移学习Boosting方法(DTrBoost)仅能适应一个源域与一个目标域的训练数据,无法适应多个不同分布的源域的样本。此外,DTrBoost方法同步地从源域中学习数据至目标域模型,并没有根据重要程度量化学习知识的权重。在实践中,对于某数据集的数据按照某一或某些特征划… …   相似文献
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