检索结果-内蒙古大学图书馆

中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会

作者：李铭兴徐成北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室

智能网联汽车是智能车与车联网结合的产物,因此智能网联汽车涉及自动化、汽车、人工智能、物流和能源等多个学科领域。这使得智能网联车行业相关的知识架构十分抽象且学习难度较大,因此要为智能网联汽车行业输入高尖人才变得极其困难。... 详细信息

智能网联汽车是智能车与车联网结合的产物,因此智能网联汽车涉及自动化、汽车、人工智能、物流和能源等多个学科领域。这使得智能网联车行业相关的知识架构十分抽象且学习难度较大,因此要为智能网联汽车行业输入高尖人才变得极其困难。现阶段相关教学资源匮乏,且对理工类基础学科要求较高。因此我们提出了智能车联网汽车行业应用核心课程体系来解决现阶段车联网行业人才匮乏、教学难度大的问题。

关键词：智能网联车核心课程体系人才培养

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基于深度学习的驾驶场景语义分割研究综述

基于深度学习的驾驶场景语义分割研究综述

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中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络...

作者：廖文森李学伟徐成北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室

图像分割一直是机器人和计算机视觉领域中一个具有挑战性的研究课题。在此基础上,简要介绍了几种用于图像语义分割的深度神经网络模型。接着,详细介绍了目前基于深度神经网络的图像语义分割方法。然后,将经典语义分割方法的实验结果进... 详细信息

图像分割一直是机器人和计算机视觉领域中一个具有挑战性的研究课题。在此基础上,简要介绍了几种用于图像语义分割的深度神经网络模型。接着,详细介绍了目前基于深度神经网络的图像语义分割方法。然后,将经典语义分割方法的实验结果进行比较。最后,对语义分割领域未来可行的研究方向进行了展望。

关键词：语义分割空洞卷积编解码结构注意力机制轻量化

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基于深度学习的视频动作识别的发展

基于深度学习的视频动作识别的发展

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中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会

作者：吴宏俊李铭兴刘宏哲北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室

视频动作识别是视频理解的代表性任务之一。深度学习的出现,使视频动作识别取得了巨大的进步。但是这个领域仍然存在许多难题,比如视频的长时间建模,高计算成本等等。结合视频动作识别方法的发展历程,提供了该领域各个方向上的代表性工... 详细信息

视频动作识别是视频理解的代表性任务之一。深度学习的出现,使视频动作识别取得了巨大的进步。但是这个领域仍然存在许多难题,比如视频的长时间建模,高计算成本等等。结合视频动作识别方法的发展历程,提供了该领域各个方向上的代表性工作的综合性综述。首先介绍了视频动作识别任务的背景和存在的问题;然后分不同研究方向介绍了一些具有代表性的成果,比较了各种结果的优缺点;最后提出视频动作识别领域未来的发展方向。

关键词：视频动作识别三维卷积神经网络双流网络时间建模

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基于人体姿态估计的舞蹈动作纠正方法

基于人体姿态估计的舞蹈动作纠正方法

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中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会

作者：陶相如刘宏哲北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室

在智能教育时代,人工智能技术已经被广泛用于各类人机交互应用当中。人机交互任务的基础就是人体姿态估计,即预测输入图像中人体关键点位置和人体姿态。但是在舞蹈教学、运动教学等领域中,人体姿态的多样性和一般场景下的复杂背景,导致... 详细信息

在智能教育时代,人工智能技术已经被广泛用于各类人机交互应用当中。人机交互任务的基础就是人体姿态估计,即预测输入图像中人体关键点位置和人体姿态。但是在舞蹈教学、运动教学等领域中,人体姿态的多样性和一般场景下的复杂背景,导致人体姿态估计准确度不高,在姿态纠正方面难以达到专业教学人员的效果。为了能够在复杂背景中预测到精确的人体姿态信息,就需要深度学习网络得到输入图像中不同尺度的特征信息。以高分辨率网络为主干,对其中两部分进行改进:一是在多尺度特征融合的部分使用混合空洞卷积以及双向特征金字塔生成高质量的热图;二是在动作纠正的部分使用指导向量来纠正舞蹈动作。实验表明,所提出的方法在COCO测试集上的实验结果比其他先进方法的人体姿态估计准确度有显著提高,同时可以快速有效地纠正舞蹈动作,为科学的舞蹈教学或者运动教学提供技术和数据支持。

关键词：姿态估计多尺度融合动作教学姿态纠正智能教育

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基于激光点云NDT特征的两步回环检测

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激光与红外 2020年第1期50卷 17-24页

作者：柴梦娜刘元盛任丽军北京联合大学智慧城市学院北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101 北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

针对传统激光雷达配准算法进行大规模同时定位与建图(SLAM)时,存在较大累计误差的问题,本文提出一种基于正态分布变换(NDT)的两步回环检测方法,充分利用NDT配准中点云均值与方差特征,并将所提方法加入SLAM完整框架。点云匹配中采用重叠... 详细信息

针对传统激光雷达配准算法进行大规模同时定位与建图(SLAM)时,存在较大累计误差的问题,本文提出一种基于正态分布变换(NDT)的两步回环检测方法,充分利用NDT配准中点云均值与方差特征,并将所提方法加入SLAM完整框架。点云匹配中采用重叠网格,首先根据各网格特征值,构建点云外观描述,进行粗回环检测。符合粗回环条件后,计算点云网格均值到坐标原点距离的方法使点云具有旋转不变性,进行精确回环检测。本文提出算法在“小旋风”智能车平台进行验证,实验表明,所提算法可以有效减小大规模建图中的累计误差,系统的鲁棒性更强,跟踪性能更好。

关键词：同时定位与建图 NDT点云匹配重叠网格点云外观描述两步回环检测

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基于深度学习的小目标检测方法综述

基于深度学习的小目标检测方法综述

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中国计算机用户协会网络应用分会2022年第二十六届网络新技术与应用年会

作者：杨茹锦商新娜李文法北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京联合大学机器人学院北京科技大学人工智能研究院

计算机视觉是目前计算机领域最新兴的行业之一。目标检测作为计算机视觉中的一部分,近几年的发展也算是非常迅速的,小目标检测是目标检测的一部分。近几年随着深度学习的迅速发展,目标检测技术也获得了质的突破。但是,小目标检测因为物... 详细信息

计算机视觉是目前计算机领域最新兴的行业之一。目标检测作为计算机视觉中的一部分,近几年的发展也算是非常迅速的,小目标检测是目标检测的一部分。近几年随着深度学习的迅速发展,目标检测技术也获得了质的突破。但是,小目标检测因为物体的分辨率太低、细节信息不明显等原因,在检测效果方面始终不理想。通过大量的了解和学习,文中从特征信息少、卷积神经网络下采样率过大等几个方面分析了小目标检测困难的原因,并从交并比优化策略、多尺度特征融合、利用上下文信息、引入注意力模块等方面,详细介绍了目前对小目标检测的优化方法。

关键词：深度学习小目标检测

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基于课程思政和科技竞赛的工学研究生学术创新能力提升研究

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吉林教育 2021年第Z2期 134-136页

作者：徐成刘宏哲代松银北京联合大学机器人学院北京市信息服务工程重点实验室

目前,国内高校研究生创新能力的培养受到多方制度的约束,在就业过程中,导致研究生的创新能力培养和社会需求脱节。基于课程思政和科技竞赛提升工学研究生学术创新能力亟须在实践中真实应用。以组织软件工程学科研究生科技竞赛为例,探索... 详细信息

目前,国内高校研究生创新能力的培养受到多方制度的约束,在就业过程中,导致研究生的创新能力培养和社会需求脱节。基于课程思政和科技竞赛提升工学研究生学术创新能力亟须在实践中真实应用。以组织软件工程学科研究生科技竞赛为例,探索思政实施人员互助协作,通过在课程中将专业知识、专业技能和创新能力相互融合,激发工学研究生的创新意识,训练创新思维,提升创新能力,促进研究生培养质量的提升。

关键词：课程思政科技竞赛研究生学术创新应用实践

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基于改进的卷积神经网络的图像超分辨率重建

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计算机工程与设计 2020年第3期41卷 795-801页

作者：甄雪艳何宁孙欣北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学智慧城市学院北京100101

利用卷积神经网络技术对单幅低分辨率图像进行超分辨率重建。利用五层卷积的网络模型用以特征提取和端到端的低分辨率与高分辨率之间的映射;使用自适应矩估计优化算法加快网络的收敛速度;将ReLU激活函数修改为Leaky ReLU激活函数,解决... 详细信息

利用卷积神经网络技术对单幅低分辨率图像进行超分辨率重建。利用五层卷积的网络模型用以特征提取和端到端的低分辨率与高分辨率之间的映射;使用自适应矩估计优化算法加快网络的收敛速度;将ReLU激活函数修改为Leaky ReLU激活函数,解决遇到导数为0时的导致神经元不能进行参数更新的问题,同时调整卷积核大小以及数目。提出算法在Set5和Set14数据集上进行实验验证,并与Bicubic、ScSR、SR_NE_ANR、SRCNN等主流方法进行对比,实验结果表明,该方法在重建精度和收敛速度等方面都有很好的效果。

关键词：深度学习超分辨率重建卷积神经网络自适应矩估计激活函数

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基于NDT与ICP结合的点云配准算法

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计算机工程与应用 2020年第7期56卷 88-95页

作者：王庆闪张军刘元盛张鑫晨北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101

Lidar SLAM技术是无人车进行精确导航的一种重要方式,也是实现无人车在复杂的园区非结构化道路环境中安全驾驶的一种前提保障。构建了一种快速精确定位与建图的方法,通过车载激光雷达返回的大量点云数据,进行噪声点移除以及Voxel Grid... 详细信息

Lidar SLAM技术是无人车进行精确导航的一种重要方式,也是实现无人车在复杂的园区非结构化道路环境中安全驾驶的一种前提保障。构建了一种快速精确定位与建图的方法,通过车载激光雷达返回的大量点云数据,进行噪声点移除以及Voxel Grid滤波的预处理,在保持原始点云形态的同时实现点云配准。首先利用NDT(Normal Distribution Transform)点云配准算法对无人车的位姿粗估计,然后利用ICP(Iterative Closest Point)点云配准算法对已配准的点云进行校正,实现无人车位姿的精确估计,进而完成地图的更新过程。该方法只需要车载激光雷达传感器实现了快速的、精度高的Lidar SLAM。将算法用于小旋风无人车,在校园环境进行了验证,结果表明该算法是可靠、有效的。

关键词： Lidar SLAM 无人车正态分布变换(NDT) 迭代最近点(ICP) 点云配准定位地图构建

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基于深度学习的驾驶场景语义分割研究综述

基于深度学习的驾驶场景语义分割研究综述

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中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会

作者：廖文森李学伟徐成北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101

图像分割一直是机器人和计算机视觉领域中一个具有挑战性的研究课题。在此基础上，简要介绍了几种用于图像语义分割的深度神经网络模型。接着，详细介绍了目前基于深度神经网络的图像语义分割方法。然后，将经典语义分割方法的实验结果... 详细信息

图像分割一直是机器人和计算机视觉领域中一个具有挑战性的研究课题。在此基础上，简要介绍了几种用于图像语义分割的深度神经网络模型。接着，详细介绍了目前基于深度神经网络的图像语义分割方法。然后，将经典语义分割方法的实验结果进行比较。最后，对语义分割领域未来可行的研究方向进行了展望。

关键词：语义分割空洞卷积编解码结构注意力机制轻量化

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