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为了进一步降低目标检测出现的误检率,提出了一种基于传感器数据特征的融合目标检测算法。首先,为了减少部分离群噪声点对点云表达准确性的影响,采用统计滤波器对激光雷达原始点云进行滤波处理;其次,为了解决点云地面分割在坡度变化时,固定阈值会导致分割不理想的问题,提出了自适应坡度阈值的地面… … 相似文献
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目的 盲图像质量评价（blind image quality assessment,BIQA）在图像质量控制领域具有重要的实际意义。虽然目前针对自然失真图像的盲图像质量评价取得了合理的结果,但评价准确性仍有待进一步提升。方法 提出一种自适应语义感知网络（self-adaptive semantic awareness network,SSA-Net）的盲图像质量评价方法,通过理解失真图像的内容和感知图像失真的类型来提高预测的准确性。首先,利用深度卷积神经网络（deep convolutional neuralnetwork,DCNN）获取各个阶段的语义特征,并提出多头位置注意力（multi-head position attention,MPA）模块通过聚合特征图的长距离语义信息来加强对图像内容的理解。接着,提出基于多尺度内核的自适应特征感知（self-adaptivefeature awareness,SFA）模块感知图像的失真类型,并结合图像内容来捕获图像的全局失真和局部失真情况。最后,提出多级监督回归（multi-level supervision regression,MSR）网络通过利用低层次的语义特征辅助高层次的语义特征得到预测分数。结果 本文方法在7个数据库上与11种不同方法进行了比较,在LIVEC（LIVE in the Wild ImageQuality Challenge）、BID（blurred image database）、KonIQ-10k（Konstanz authentic image quality 10k database）和SPAQ（smartphone photography attribute and quality）4个自然失真图像数据库中的斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rankorder correlation coefficient,SRCC）值分别为0.867、0.877、0.913和0.915,获得了所有方法中最好的性能结果。同时在两个人工失真图像数据库中获得了排名前2的SRCC值。实验结果表明,与其他先进方法相比,本文方法在自然失真图像质量评价数据库上的表现更为优异。结论 本文方法通过结合图像内容理解与不同失真类型感知,能更好地适应自然图像的失真,提高评价准确性。… … 相似文献
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目的 针对激光雷达点云稀疏性导致小目标检测精度下降的问题,提出一种伪激光点云增强技术,利用图像与点云融合,对稀疏的小目标几何信息进行补充,提升道路场景下三维目标检测性能。方法 首先,使用深度估计网络获取双目图像的深度图,利用激光点云对深度图进行深度校正,减少深度估计误差;其次,采用语义分割的方法获取图像的前景区域,仅将前景区域对应的深度图映射到三维空间中生成伪激光点云,提升伪激光点云中前景点的数量占比;最后,根据不同的观测距离对伪激光点云进行不同线数的下采样,并与原始激光点云进行融合作为最终的输入点云数据。结果 在KITTI （Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）数据集上的实验结果表明,该方法能够提升多个最新网络框架的小目标检测精度,以典型网络SECOND（sparselyembedded convolutional detection）、MVX-Net （multimodal voxelnet for 3D object detection）、Voxel-RCNN为例,在困难等级下,三维目标检测精度分别获得8.65%、7.32%和6.29%的大幅提升。结论 该方法适用于所有以点云为输入的目标检测网络,并显著提升了多个目标检测网络在道路场景下的小目标检测性能。该方法具备有效性与通用性。… … 相似文献
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目的 现有的视觉问答模型由于受到语言先验的影响,预测准确率不高。虽然模型能够根据数据集中问题和答案的统计规律学习到它们之间简单的对应关系,但无法学习到问题和答案类型之间深层次的对应关系,容易出现答非所问的现象。为此,提出了一种使用答案掩码对预测结果中的无关答案进行遮盖的方法,迫使模型关注问题和答案类型之间的对应关系,提高模型的预测准确率。方法 首先对数据集中的答案进行聚类并为每一类答案生成不同的答案掩码,然后使用预训练的答案类型识别模型预测问题对应的答案类型,并根据该模型的预测结果选择相应的答案掩码对基线模型的预测结果进行遮盖,最终得到正确答案。结果 提出的方法使用UpDn（bottom-upand top-down ）、RUBi （reducing unimodal biases ）、LMH（learned-mixin+h ）和CSS（counterfactual samples synthesizing ）4种模型作为基线模型,在3个大型公开数据集上进行实验。在VQA（visual question answer）-CP v2.0数据集上的实验结果表明,本文方法使UpDn模型的准确率提高了2.15%,LMH模型的准确率提高了2.29%,融合本方法的CSS模型的准确率达到了60.14%,较原模型提升了2.02%,达到了目前较高的水平。在VQA v2.0和VQA-CP v1.0数据集上的结果也显示本文方法提高了大多数模型的准确率,具有良好的泛化性。此外,在VQA-CP v2.0上的消融实验证明了本文方法的有效性。结论 提出的方法通过答案掩码对视觉问答模型的预测结果进行遮盖,减少无关答案对最终结果的影响,使模型学习到问题和答案类型之间的对应关系,有效改善了视觉问答模型答非所问的现象,提高了模型的预测准确率。… … 相似文献
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神经认知科学研究表明,人类大脑在感知语音的过程中常常将结合人脸信息进行跨模态交互分析. 然而,现有的跨模态人脸-语音关联方法仍面临着对复杂样本敏感、监督信息缺乏以及语义关联不足等挑战,其主要原因是缺少对潜在共性语义的挖掘. 针对这些问题,提出了基于双向伪标签自监督学习的跨模态学习… … 相似文献
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随着网络技术的发展,如何构建可信任的新一代信息管理系统成为了必要需求,区块链技术提供了去中心化、透明、不可篡改的可信分布式底座. 随着人工智能技术的发展,网络数据计算领域出现了数据孤岛问题,各开发者之间的不信任导致难以联合利用各方数据进行协同训练,联邦学习虽然提供了数据隐私性保障… … 相似文献
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随着区块链技术的发展及应用,区块链技术在提供了不可篡改性、透明性的同时带来的隐私泄露问题也愈加严重. 虽然环签名技术已被广泛应用于区块链隐私保护方案,但现有方案基于公钥基础设施体系,证书管理成本较高. 另外,随着区块链系统国产化的应用需求不断增加,现有的国密算法已不能满足日益复杂… … 相似文献
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