基于单目视觉的车辆3D空间检测方法

针对基于单目车辆检测的3D包围框检测精确率比较低的问题,提出了一种基于改进的FPN特征融合、ResNet残差单元、全连接层组合而成的新网络方法.在训练阶段,回归车辆的三维尺寸、残差角度和置信度;在推理阶段,检测出所属类别车辆的三维尺寸和局部角度(α).由车辆的3D包围框中心点坐标、车辆的三维尺寸、车辆偏航角(θ)和相机内参矩阵复原绘制出车辆的3D包围框.所提方法在KITTI验证集上进行了实验,与原方法的检测结果相比,改进的方法在容易、适中、困难三个检测等级下提升了车辆3D包围框平均精确率(AP_3D)为0.60%,1.37%,1.41%.     

基于机器视觉的目标识别方法的研究进展

随着社会的不断发展,机器视觉系统在各行业已被广泛应用,基于目标检测与目标识别的图像处理方法在机器系统中有了主要的应用途径,总结近年来使用机器视觉研究中用到的目标识别方法,包括Blob分析法、模板匹配法、深度学习法,详细讨论这些目标识别方法的原理、优劣以及在各个领域中的应用。首先介绍了基于机器视觉的目标检测识别的任务、难点和发展现状,其次基于深度学习方法的目标检测识别算法,最后讨论当前实际应用中目标检测识别方法存在的问题和未来可能的发展方向。     

概念学习系统中的概念分类

概念学习是机器学习中的一个主要内容。概念的层次和分类对概念学习系统的构造有重要意义。本文论述了概念分类系统的基本原理,对于概念表达形式到谓词逻辑表示的转换以及概念分类系统中的概念运算作了较详细的介绍。     

自主视觉导航方法综述

深入研究视觉导航方法,对自主视觉导航方法进行了综述。阐述了视觉导航方法的分类方式,并按照视觉导航系统对地图的依赖性进行分类（即基于地图的视觉导航、地图生成型视觉导航和无地图型视觉导航）,对视觉导航的发展进行综述;给出了视觉组合导航系统的发展现状。对近年视觉导航领域文献的分析表明,视觉导航的研究热点在向智能化和多传感器融合方向延伸。     

基于深度学习的土木工程计算机视觉健康监测

土木工程领域的健康监测对保证工程长期、稳定服务有着重要的意义。相较于传统的监测方法,基于深度学习的计算机视觉技术具有高效、准确等优势。对基于深度学习的计算机视觉技术在土木工程全生命周期健康监测领域中的应用进行系统综述。首先,借助文献可视化软件对该领域文献进行科学计量分析;其次,简要阐述了计算机视觉技术的发展历程,总结了在构建深度学习数据集过程中数据获取、数据处理和数据标注三个重要环节的方法与内容;最后,重点回顾了在施工现场安全管理、在役结构局部损伤检测和结构灾后整体损伤评估等应用场景中基于深度学习的计算机视觉技术的发展历程与工程实际应用价值,并展望了可拓展的应用方向。     

高速快门诱导的低照度图像弱参考视觉增强方法

高速快门会导致拍摄图像产生多种类型的退化,如极低曝光和噪声等问题.现有的无监督图像增强方法难以构建不同空间域的特征映射关系,以改善图像质量.针对上述问题,提出了一种高速快门诱导的低照度图像弱参考增强方法.该方法训练了一个光照特征提取网络(illumination feature extraction net,IFE-Net)以估计高阶曲线的参数;构建了联合硬注意力机制,加权选择低照度图像和参考图像的特征信息,并利用光照估计曲线将两者有机整合,逼近最佳的非线性映射,以获得清晰的复原图像;设计图像属性和转换感知相结合的多项损失函数,在增强低照度图像的同时保留更多图像细节.与现有的3种低照度图像增强算法进行实验对比,验证了算法的可行性和有效性,并通过消融实验验证了联合硬注意力模块设计的合理性和必要性.     

基于二次曲线的立体视觉统一方法

提出一种基于二次曲线的立体视学觉统一方法。利用所提出的一般二次曲线的检测方法,对空间中平面二次曲线和二次曲面的整体恢复,提出了一种统一的表示和求解算法,并给出多解存在的条件,同时指出如存在平面二次曲线解,则存在二次曲面解;在无先验假设的条件下,基于二次曲线的立体视觉方法需要３个视点才可得到唯一解。     

视觉动态目标识别研究进展

近年来,基于计算机视觉的动态目标识别的研究和应用逐渐成为热点问题,通过介绍国内外基于计算机视觉的动态目标检测、确认、定位等领域的研究进展,展望目标识别的发展趋势.首先介绍目标识别过程中的典型方法,然后对基于计算机视觉的动态目标识别算法进行分类,接着对各种方法中采用的不同算法技术进行阐述,并分别介绍了各类别中具有代表性的算法及其优缺点,最后就动态目标识别领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述.     

基于深度学习的车道线检测方法综述

车道线检测是推动辅助驾驶和无人驾驶技术实现的重要因素.介绍车道线检测技术的应用和发展,列举部分车道线检测算法,对其研究现状进行综述;评述传统方法和深度学习方法的优缺点,系统地阐述深度学习对车道线检测领域的贡献;最后分析车道线检测方法目前存在的难点,对其未来的研究方向进行展望,为今后车道线检测技术的学习和发展提供参考.     

三目立体视觉中线段基元的匹配方法研究

提出了利用金字塔图传播匹配的三目线段基元立体视觉方法。该方法中匹配起始三元组的选择建立在透视投影的可靠基础之上,而进行传播匹配大大限制了搜索范围,因而可以加速计算,并避免了可能的误匹配。传播匹配利用立体图像组在二值边界图像金字塔图中的结构相似性,而整个匹配结果的考察与认定是通过传播率的比较实现的。该方法能够有效地克服双目立体视觉方法的某些本质局限性,确保匹配结果精确可靠。     

江泽民学习观研究

十七大报告对建设学习型政党提出了一系列新的要求,学习和研究江泽民学习观对于建设学习型政党具有积极重要的意义.江泽民学习观既继承了毛泽东、邓小平学习观的精髓,又在学习现的某些方面做出了独具特色的时代性回应,总结了一套以学习态度、学习目的、学习内容、学习方式、学风建设为内涵的系统学习观.     

视觉文化学习共同体的学习路径研究

从20世纪90年代以来,伴随信息化的迅速发展,视觉文化研究也经历了探索、发展与冷思考状态.南京师范大学视觉文化学习共同体从视觉文化研究所的成立逐渐走向成熟,也取得了可喜的成绩.为了更好地探求其发展的轨迹,我们分别从视觉文化共同体的实验室、课程、平台三种学习要素与视觉文化共同体的学习愿景、学习主题、学习资源、学习阶梯四种学习措施两个维度深入探讨其学习路径,并在此基础之上构建了“一体两翼三平台四措施”的视觉文化学习共同体学习系统模式图.旨在突出这种学习路径案例为教育技术学专业学习走向科学化与特色化提供参考与借鉴.     

概念整合理论下汉英视觉词汇对比研究

概念整合理论是Fauconnier&Turner在Lakoff&Johnson的概念隐喻基础之上提出的一个更新理论。Fauconnier&Turner从人类信息一体化的角度解释语言认知问题。该理论框架从心理空间的角度解释动态的心理模型是如何结合起来的。视觉作为人类的五感之一,也是人类了解世界的重要方式,为人类感知整个世界提供了非常大的便利。在概念整合理论框架下,运用心理空间的动态投射对英汉语视觉词汇进行对比研究,发现:汉英在第一和第二输入心理空间基本一致。这说明以汉语、英语为母语的国家在基本视觉体验的世界概念化方式上有更多相似之处。     

学习障碍概念的演变研究

学习障碍研究经历了脑部结构损伤论、脑功能障碍论、心理过程障碍论与整合论这么一个发展轨迹。虽然人们的认识在逐渐深化,但由于操作性较差、界定标准不统一,因此研究结果可推广性较低。伴随着学习障碍的概念外延不断扩大,其研究也逐渐走向整合化与综合化,同时研究也出现动态化的倾向。     

从概念学习的认知分析看数学概念教学

针对传统的概念教学方式，本文从概念学习的认知规律出发，通过对数学概念的双重性、认知顺序、心理过程的分析，提出了数学概念在“做”中“学”，“学”中“用”，“用”中“通”，即从形成概念到应用深化概念，到最后概念网的形成的教学方式。     

数学认知结构与数学概念的学习——以高等数学的概念学习为例

随着教育理念由行为主义到认知主义的发展,数学能力的提高有待于对概念理解的强化越来越成为共识。数学概念是数学的逻辑起点,是学生认知的基础,是数学思维的核心。基于数学认知结构与数学概念学习的关系,探讨了高等数学概念学习的理论与实践,以期促进高等数学概念的学习。     

一个多Agent设计概念学习系统

设计是一个复杂的问题求解和逐步求精的过程,学习可以有效地利用经验知识改进设计者及计算系统的能力,提出了一种面向对象的设计模型,并介绍了基于该模型的设计知识表示方法及用决策树进行分类的方法,然后,介绍了多Agent设计概念学习系统DCLS（Design Concept Leaming System）的结构及学习过程。     

基于概念图的网络学习导航应用

网络学习中的海量信息和超媒体结构使得学习者在学习过程中出现“迷航”和认知超载.分析了网络学习导航和概念图的概念与特点,探讨了概念图用于网络学习导航的几种方式,研究了在课程知识概念图的基础上针对不同网络学习用户生成最佳学习路径的算法,从而实现了个性化学习,使整个学习过程具备一定的自适应性和智能性.     

基于排序学习的文本概念标注方法研究

提出一种基于排序学习的方法CRM (concept ranking model), 来实现文档的维基百科概念自动标注。首先人工对一定规模的文档进行概念标注, 建立训练集合, 然后利用排序学习算法在多项特征上得到对概念排序的模型, 利用这个概念的排序模型对任意文档进行概念标注。实验表明, 相对于传统的文档概念标注方法, 此方法在各类指标上都有相当大的提高, 标注结果更加接近人类的概念标注。     

运用定积分概念进行探究性学习

通过利用定积分的概念探究均值不等式、均方值不等式、柯西(Cauchy)不等式、三角不等式和琴森(Jensen)不等式的极限形式,探究了探究性学习在高等数学教学中的运用.