搜索结果: 121-135 共查到“知识库 人工智能”相关记录5329条 . 查询时间(0.984 秒)
基于单字符注意力的全品类鲁棒车牌识别
车牌识别 注意力机制 字符分割 字符分类
2024/1/17
复杂场景下的高精度车牌识别仍然存在着许多挑战,除了光照、分辨率不可控和运动模糊等因素导致的车牌图像质量低之外,还包括车牌品类多样产生的行数不一和字数不一等困难,以及因拍摄角度多样出现的大倾角等问题.针对这些挑战,提出了一种基于单字符注意力的场景鲁棒的高精度车牌识别算法,在无单字符位置标签信息的情况下,使用注意力机制对车牌全局特征图进行单字符级特征分割,以处理多品类车牌和倾斜车牌中的二维字符布局问题...
现有基于学习的单幅透射图像恢复方法常需要大量成对的标签数据来训练模型,因缺乏成对图像集的监督约束,致使透射图像恢复效果欠佳,限制了其实用性.提出了一种基于自监督学习的单幅透射图像恢复方法,利用循环一致性生成对抗网络的循环结构和约束转移学习能力实现非成对图像的模型训练,通过设计自学习模块,从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息对网络进行训练,以此形成有效的从浅层到深层的特征提取,提高透射图像正面内...
基于拓扑一致性对抗互学习的知识蒸馏
互学习 生成对抗网络 特征优化 知识蒸馏
2024/1/17
针对基于互学习的知识蒸馏方法中存在模型只关注教师网络和学生网络的分布差异,而没有考虑其他的约束条件,只关注了结果导向的监督,而缺少过程导向监督的不足,提出了一种拓扑一致性指导的对抗互学习知识蒸馏方法(Topology-guided adversarial deep mutual learning,TADML).该方法将教师网络和学生网络同时训练,网络之间相互指导学习,不仅采用网络输出的类分布之间的...
弱对齐的跨光谱人脸检测
弱对齐 跨光谱 人脸检测 计算机视觉
2024/1/17
跨光谱人脸检测在活体人脸识别、体温筛查等领域有着重要的应用价值.众所周知,可见光人脸易于检测,然而红外人脸难于检测,因此借助可见光图像的人脸检测结果进而完成红外人脸检测是一种有效的解决方案.但是跨光谱图像之间不可避免的存在偏差,导致检测精度不高.为了解决这一问题,提出了一种弱对齐跨光谱图像的人脸检测算法,该方法基于跨光谱图像之间的偏差设计了候选框布置策略,并在此基础上提出了跨光谱特征表示方法用于选...
由于工业实践对运输能力提出了更高的要求,双吊车的应用日益广泛.然而其动力学模型非线性很强,因此控制器结构十分复杂.另一方面,大型货物的摆动很难抑制,这给双吊车的自动化带来了巨大的挑战.为了处理以上问题,首先,采用神经网络准确地估计了系统的模型,在此基础上提出了一种自适应防摆控制方法,很好地实现了双吊车系统的防摆控制;然后,采用李雅普诺夫方法,严格地证明了系统在平衡点的渐近稳定性;最后,通过大量的实...
基于多层次特征融合的图像超分辨率重建
残差学习 层次特征信息 超分辨率 卷积神经网络
2024/1/17
深度卷积神经网络显著改进了单图像超分辨率的性能.更深的网络往往能获得更好的性能.但是,加深网络会导致参数量急剧增加,限制了它在资源受限设备上的应用,比如智能手机.提出了一个融合多层次特征的轻量级单图像超分辨率网络,主要构件是双层嵌套残差块.为了更好地提取特征,减少参数量,每个残差块采用对称结构:先两次扩张,然后两次压缩通道数.在残差块中,通过添加自相关权重单元,加权融合不同通道的特征信息.实验证明...
设计了一种基于事件的迭代自适应评判算法,用于解决一类非仿射系统的零和博弈最优跟踪控制问题.通过数值求解方法得到参考轨迹的稳定控制,进而将未知非线性系统的零和博弈最优跟踪控制问题转化为误差系统的最优调节问题.为了保证闭环系统在具有良好控制性能的基础上有效地提高资源利用率,引入一个合适的事件触发条件来获得阶段性更新的跟踪策略对.然后,根据设计的触发条件,采用Lyapunov方法证明误差系统的渐近稳定性...
基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法
光流'深度学习'变形卷积'特征金字塔'边缘保护
2024/1/17
针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特征金字塔光流计算网络耦合,提出一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算模型。
Machine learning has been successfully applied to various fields in computational science and engineering. In this paper, we propose interfaced neural networks (INNs) to solve interface problems with ...
Machine learning has been successfully applied to various fields in computational science and engineering. In this paper, we propose interfaced neural networks (INNs) to solve interface problems with ...
规范智能技术供给 构建现代化深度合成治理能力
人工智能 数字产业化 综合治理
2022/12/19
随着人工智能技术的快速发展，数字产业化进程不断加快，产业数字化、智能化水平进一步提升。多媒体深度合成技术是人工智能技术的重要研究和典型应用领域，涉及深度学习、虚拟现实、预训练大模型等生成合成类算法，国内外著名高校、科研机构、互联网公司和人工智能企业纷纷展开相关技术研究。随着其与互联网信息服务的深度融合，在变革互联网信息制作模式、智能生产新闻媒体内容、改善人机交互体验、繁荣数字经济等方面产生巨大影响...
北京信息科技大学计算机学院特色研究方向：1.信息检索技术与大数据应用；2.语言信息处理及智能化技术；3.文档信息处理与知识管理；4.网络安全体系结构；5.软件测试技术；6.计算机辅助材料基因工程。
整合大规模多模态异质数据的统一计算框架（图）
整合大规模 多模态 异质数据 统一计算框架
2023/1/5
多模态数据的整合计算是数据科学和机器学习研究的热点问题。其中，整合单细胞多模态测序数据， 进行全面挖掘和解析，是单细胞数据分析的基础和核心环节之一。由于不同模态数据集间样本（细胞）缺少匹配信息，以及数据集间存在异质性，使得数据整合非常具有挑战性。
中国科学院自动化研究所长徐波：“拢”出智能科学体系化研究力量
人工智能 徐波 智能科学体系化
2022/12/19
人工智能是交叉性、复合型极强的新兴学科，牵涉范围甚广、研究方向繁多，对研究所方向整合、系统布局而言，挑战巨大。围绕如何统筹、如何切题、如何“有所为有所不为”，自动化所着重做了如下部署。