基于深度学习的视觉SLAM综述

刘瑞军; 王向上; 张晨; 章博华, 系统仿真学报 发表时间:2020-01-03 09:24 期刊

...无人系统领域的研究焦点,其处理的对象为视觉图像;深度学习在图像处理方面展现出的强大优势,为二者的广泛结合创造了机会。本文结合深度学习应用到SLAM领域的最新研究进展,重点描述和总结了深度学习与视觉里程计、闭环检测和语义SLAM结合的突出研究成果,并对传统 SLAM 算法与基于深度学习的 SLAM 方法做了对比。最后,鉴于深度学习在图像处理方面的优势,我们着重展望了基于深度学习的 VSLAM 发展方向。...


顾及行人的室内全景影像拼接方法

董颖青; 姚剑; 李礼; 朱吉, 测绘地理信息 发表时间:2020-01-03 13:53 期刊

在室内场景的全景影像拼接过程中,易出现行人运动目标引起的“鬼影”现象。针对此问题,提出一种顾及行人的室内全景影像拼接方法,利用深度学习对整幅影像进行逐像素目标级分割,保持行人目标的完整性,并结合重匹配、显著度检测等对运动类型进行判定,生成带权的运动区域掩膜,结合灰度、梯度差及纹理复杂度等特征,融入基于图割算法的拼接线检测能量方程中,对行人区域进行补偿,最终生成背景干净、无“鬼影”的全景影像。...


透明件表面缺陷的机器视觉检测综述

明五一;贾豪杰;何文斌;魏爱云;, 机械科学与技术 发表时间:2020-01-04 11:15 期刊

...与否的一个重要指标,同时机器视觉技术因具有速度快、精度高、成本低、稳定性好等优点被广泛用于透明件表面缺陷的检测。本文主要从图像采集、图像处理和缺陷识别几个环节来介绍透明件表面缺陷的检测,对检测系统的类型,采集图像的处理方法以及实验数据的整理进行深入的研究,结合图像特征与深度学习方法对透明件表面缺陷进行归类,探讨机器视觉检测透明件技术发展近状及现存问题。进一步,本文阐述了机器视觉检测透明件的最新进展,并对未来可能发展趋势进行预测,为后续研究工作提供基础理论参考。...


人工智能在功能与分子影像学的研究进展

郑博文;陈卫国;秦耿耿;, 分子影像学杂志 发表时间:2020-01-06 10:26 期刊

功能与分子影像学能够提供组织器官功能变化及细胞或分子事件的时间和空间分布信息,而人工智能是一门新兴的计算机技术,在医学影像中具有广泛的应用。将人工智能应用到功能影像学,能够使影像科医生更加高效、充分地利用得到的信息,更加深入地挖掘图像的生物学本质,在疾病早期诊断、有效治疗、预后预测、探索发病机制等方面均具有重要意义。本文将重点阐述人工智能在功能与分子影像学中图像处理、图像解释及质量控制的应用与进展。


基于深度学习的复杂背景图像分类方法研究

程俊华;曾国辉;刘瑾;, 电子科技 发表时间:2020-01-06 15:37 期刊

...进行定位。对于定位的前景区域,构建卷积神经网络对其进行处理以区分不同的类别,从而实现复杂背景图像的分类。将提出方法在公开数据集中提取的单一背景和复杂背景图像数据集上进行对比实验,并使用迁移学习与数据增强等方法优化模型。实验结果表明,所提方法使用前景区域分割相比于仅分类CNN具有更高的准确度,且复杂背景图像上的准确度提升幅度要远大于单一背景图像。该结果说明引入前景区域分割对于复杂背景图像分类模型准确度的提升具有一定帮助,能够显著前景区域特征并减少背景因素的干扰。...


一种深度残差学习的含噪图像轮廓重建方法

王晓明; 张淑艳; 张婕; 原思聪, 西安电子科技大学学报 发表时间:2020-01-07 14:33 期刊

为了提高识别含噪图像的能力,提出一种基于深度残差学习的含噪图像轮廓重建方法。采用锐化模板匹配技术进行含噪图像信息的增强处理;利用图像的局部灰度信息构建图像的边缘活动轮廓模型;采用活动轮廓套索方法进行图像高分辨重构;提取含噪图像的局部灰度能量项与局部梯度能量项特征量,构建卷积神经网络分类器进行特征分类;结合图像灰度直方图的相似性判断学习的卷积神经网络的学习深度,提升图像细节信息的分辨能力,实现含噪图像的轮廓高分辨重建。仿真结果表明,采用该方法进行含噪模糊图像重建的分辨能力较高...


基于高分辨率SAR影像和深度学习的输电杆塔智能识别研究

杨知; 欧文浩; 费香泽; 李闯; 马潇; 赵斌滨, 电测与仪表 发表时间:2020-01-07 14:50 期刊

近年来,强降雪、洪涝等极端气象灾害频发,对输电线路安全运行造成巨大挑战。星载合成孔径雷达技术(SAR)技术作为一种广域、全天时、全天候的新型感知技术,可实现大范围输电线路受灾情况的快速评估。针对复杂背景下的高分辨率SAR影像中的电塔识别问题,文章提出一种结合YOLO v2和VGG模型级联的Two-Stage目标检测算法。在Stage-1阶段,基于YOLO v2对整景SAR影像进行电塔检测;在Stage-2阶段,基于VGG对Stage-1的检测结果进行假阳性消除。以2018


一种基于经验的德州扑克博弈系统架构

高强; 徐心和; 王昊; 白国力; 曹瑞珉, 智能系统学报 发表时间:2020-01-08 16:48 期刊

为了利用历史经验知识提高德州扑克博弈水平,提出一种二人赌注无上限的德州扑克博弈系统架构:对于知识库模块,利用海量历史牌局训练得到基于CNN的深度学习网络模型并构建了一个专家经验库;在系统的搜索模块中,构建了一种分阶段的德州扑克博弈树,利用专家经验和历史经验引导德州扑克博弈树的展开;对于系统的估值核心模块,构建了一种基于哈希技术的牌型对照表,以提高系统判定胜负的效率。实验结果表明本文提出的博弈系统架构具有更高的对弈水平。...


改进Faster R-CNN模型的汽车喷油器阀座瑕疵检测算法

朱宗洪;李春贵;李炜;黄伟坚;, 广西科技大学学报 发表时间:2020-01-08 16:56 期刊

为完成喷油器阀座常见的瑕疵识别,对深度检测模型进行研究,提出基于Faster R-CNN模型的喷油器阀座瑕疵识别改进方法 .首先,对常规生产下的喷油器阀座瑕疵图像进行采集、处理,构造出相关数据集;其次,在Faster R-CNN模型上对候选框和特征网络进行改进,获得比原有模型更高的精确度.实验结果表明:改进的Faster R-CNN模型在喷油器阀座瑕疵识别中精确度得到加强,识别精确度可达71.79%,相比原有模型精确度提升了近3.9%.说明该深度学习方法能够有效实现喷油器阀...


深度学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制进化算法

苏童; 刘友波; 沈晓东; 刘挺坚; 邱高; 刘俊勇, 中国电机工程学报 发表时间:2020-01-08 17:29 期刊

...算快速性要求和时域方程计算复杂性之间的矛盾,将深度置信网络(deep belief network,DBN)和NSGA-II引入暂态稳定预防控制中,提出深度学习驱动的电力系统暂态稳定预防控制进化算法。该算法包含一套基于深度置信网络的电力系统暂态稳定评估器,可在无需人为干预情况下,通过“无监督预训练–参数调优”的训练方式,精确拟合发电机出力和系统暂态稳定系数(transient stability index,TSI)间映射关系,并以深度网络结构代替传统TSCOPF模型中非线...


基于深度强化学习的服务功能链映射算法

金明; 李琳琳; 张文瑾; 刘文, 计算机应用研究 发表时间:2020-01-09 08:54 期刊

...射对网络时延和部署失败率的影响,提出了一种基于深度强化学习的服务功能链映射算法DQN-SFC。首先构建了一个多层次NFV管理编排架构,以满足算法对资源感知和设备配置的需求;然后基于马尔可夫决策过程建模,对SFC映射问题进行形式化描述;最后构建了一个深度强化学习网络,将网络平均时延和部署失败产生的运维开销作为奖惩反馈,经过训练后可根据网络状态决定虚拟网络功能的部署位置。通过仿真实验,对该算法的正确性和性能优势进行了验证。实验表明:与传统算法相比,该算法能有效降低网络平均时延和...


注意力协同辅助变分推荐算法

康雁; 王沛尧; 李浩; 李晋源; 杨其越; 崔国荣, 计算机应用研究 发表时间:2020-01-09 08:56 期刊

针对推荐算法中辅助信息和用户评论输入的高维度和样本不足的问题,基于变分自动编码器的非线性建模能力,与注意力机制的关联数据增强的特质,提出了注意力协同辅助变分自编码器推荐模型(sVAE-a)。该模型采用协同辅助变分自动编码来对辅助信息进行建模;同时通过注意力机制将辅助信息结合到协同变分自动编码器架构中,对隐变量进行加强,为解码器提供更干净的特征;最后通过变分推断来对辅助信息和用户评论近似分布,通过训练参数得到推荐模型。在MovieLens-20M数据集上的实验结果表明,该方


一种基于深度强化学习的固体放射性废物抓取方法研究

周祺杰; 刘满禄; 李新茂; 张华, 计算机应用研究 发表时间:2020-01-09 09:33 期刊

...率低、人工分拣危险性大等典型问题,提出一种基于深度强化学习的放射性固体废物抓取方法。该方法使用改进深度Q网络算法,通过获取的图像信息,使机器人与环境不断进行交互并获得回报奖励,回报奖励由机械臂动作执行结果和放射性区域内放射性活度的高低构成,根据Q值的大小得到机械臂的最佳抓取位置。用V-REP软件对UR5机械臂建立仿真模型,在仿真环境中完成不同类型固体放射性废物抓取的训练与测试。仿真结果表明,固体废物在松散放置时该方法可以使机械臂抓取成功率大于90%,在紧密放置时抓取成功率大...


基于DBN-XGBDT的入侵检测模型研究

陈虹; 王闰婷; 肖成龙; 郭鹏飞; 黄洁; 陈红霖, 计算机工程与应用 发表时间:2020-01-09 09:44 期刊

...击类型的检测率低。针对上述问题,本文提出了一种深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)融合极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)基于决策树算法(DecisionTree,DT)的入侵检测模型(DBN-XGBDT)。该模型将经预处理后的数据集输入深度信念网络中,实现对入侵检测数据的降维处理,将得到的特征数据根据攻击类别任两类为一组,通过XGBoost算法逐一构建梯度提升树细化为二分类;最后运用控制变量法和XG...


基于深度卷积特征光流的形变医学图像配准算法

张家岗;李达平;杨晓东;邹茂扬;吴锡;胡金蓉;, 计算机应用 发表时间:2020-01-09 14:45 期刊

...所用特征质量不高使得配准结果不够准确的问题,将深度卷积神经网络特征和光流法相结合,提出了基于深度卷积特征光流(Deep Convolution Feature-Based Optical Flow,DCFOF)的形变医学图像配准算法。先利用深度卷积神经网络稠密地提取图像中每个像素所在图像块的深度卷积特征,然后基于固定图像和浮动图像间的深度卷积特征差异求解光流场。通过提取图像更为精确、鲁棒的深度学习特征,求得的光流场更接近真实形变场,提升了配准精度。实验表明,所提算法能够更有...


基于多头注意力机制和残差神经网络的肽谱匹配打分算法

闵鑫;王海鹏;牟长宁;, 计算机应用 发表时间:2020-01-09 14:45 期刊

肽谱匹配打分算法在肽序列鉴定的过程中起着关键性作用,传统的打分算法无法充分有效地利用肽碎裂规律进行打分。针对打分算法无法充分有效利用肽碎裂规律的问题提出了一种结合肽序列序列信息表征的多分类概率和式打分算法:deepScore-α,该算法不需要考虑全局信息进行二次打分,不存在理论质谱与实验质谱相似度计算方法的限制。deepScore-α使用一维残差网络对序列底层信息进行抽取,再通过多头注意力机制融合序列不同肽键位点对当前肽键位点断裂产生的影响从而生成最终的碎片离子相对强度分


基于分布式深度学习模型的食品抽检数据预测方法研究

金学波;杨念香;白玉廷;王小艺;苏婷立;孔建磊;, 食品科学技术学报 发表时间:2020-01-09 14:56 期刊

...等特点,针对这种复杂时序数据的预测问题,文章在深度学习框架下,提出了食品抽检数据中的不合格率的预测方法,通过数据分解、深度学习网络预测和融合等步骤建立分布式深度预测模型。首先,使用STL(Seasonal and Trend Decomposition using Loess)时序分解方法将原始时间序列分解为三个分量,即趋势分量、周期分量和残差分量。然后,利用门控循环单元网络对不同分量分别进行训练和多步预测。最后,通过合并三个分量的预测值获得原始数据的最终预测结果。通过对我...


基于AVX2指令集的深度学习混合运算策略

蒋文斌; 王宏斌; 刘湃; 陈雨浩, 清华大学学报(自然科学版) 发表时间:2020-01-09 16:31 期刊

...图形处理器(GPU)内存容量有限,其所能承载的深度学习网络模型规模受到很大限制.该文提出了一种深度学习混合运算策略,借助于Intel新的单指令多数据AVX2指令集,充分挖掘CPU对GPU的辅助支撑潜力.为节省GPU内存,将中间数据规模较大的网络层放在CPU端计算,并通过AVX2指令集提高CPU端的计算效率.核心技术点包括网络模型的切分与协调、基于AVX2指令的应用代码矢量化等.上述策略最终在Caffe上实现.在包括CIFARG10、Image Nte在内的典型数据集上的实验...


深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

汤斯鹏;池鸿源;张培炜;张炳华;蔡毅;, 计算机技术与发展 发表时间:2020-01-10 13:25 期刊

...动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;文章重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数...


基于深度学习的个性化聊天机器人研究

王乾铭;李吟;, 计算机技术与发展 发表时间:2020-01-10 13:29 期刊

...化,并使其具有一定的准确性,研究改进了一种基于深度学习seq2seq模型的对话系统。对传统的编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型进行了研究,在原有模型的基础上使用了深度LSTM结构并且加入注意力机制使其能更好地适应不同长度的问句。在解码过程中,将原有模型的贪心算法改为了Beam Search算法。在训练过程中,利用了多次训练的方法,训练出模拟电视剧角色的聊天机器人,为聊天机器人赋予一个特定的身份。通过使用两种自动评估指标BLEUs和Distinct-n去测试...


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