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基于改进YOLOv3的车辆检测算法

控制与决策 2024年第4期39卷 1151-1159页

作者：陈文玉赵怀慈刘鹏飞房建孙晖中国科学院光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

交通场景下的车辆检测问题存在小目标多、目标遮挡严重等情况,鉴于此,提出一种基于改进YOLOv3的车辆检测算法.由于小目标仅包含较少的像素,特征不明显,算法在空间金字塔结构中融入软池化操作,搭建Soft-SPP结构将多重感受野融合,通过软... 详细信息

交通场景下的车辆检测问题存在小目标多、目标遮挡严重等情况,鉴于此,提出一种基于改进YOLOv3的车辆检测算法.由于小目标仅包含较少的像素,特征不明显,算法在空间金字塔结构中融入软池化操作,搭建Soft-SPP结构将多重感受野融合,通过软池化操作最大程度地保留细节,有效提取小目标特征;引入坐标注意力机制,在调整每个通道特征分配权重的同时能够捕捉具有精确位置信息的远程依赖关系;提出一种新的损失函数KIoU Loss作为边界框损失函数,同时考虑边界框的关键点与长宽比使之回归更加准确.实验结果表明,改进后的算法在自动驾驶KITTI数据集上平均精度达到94.69%,相比原始YOLOv3算法精度提升4.13%,且检测速度仅下降3.16 frame·s^(-1),在保持检测速度的情况下能够明显提升检测精度.

关键词：车辆检测深度学习 YOLOv3 坐标注意力 Soft-SPP KIoU Loss

基于脑电的快速序列视觉呈现脑-机接口系统研究进展综述

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 443-455页

作者：魏玮邱爽李叙锦毛嘉宇王妍紫何晖光中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室脑图谱与类脑智能实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

脑-机接口(BCI)系统建立大脑与外部设备之间的直接交流通路,结合快速序列视觉呈现(RSVP)范式能够实现利用人类视觉系统进行高流通量图像目标检索。近些年来,RSVP-BCI系统在范式编码、脑电(EEG)解码和系统应用方面的研究取得了长足的进... 详细信息

脑-机接口(BCI)系统建立大脑与外部设备之间的直接交流通路,结合快速序列视觉呈现(RSVP)范式能够实现利用人类视觉系统进行高流通量图像目标检索。近些年来,RSVP-BCI系统在范式编码、脑电(EEG)解码和系统应用方面的研究取得了长足的进步。对范式编码的研究揭示不同范式参数对系统性能的影响,促进提升系统性能;脑电解码的研究在提升算法分类性能的同时推动少训练、零训练样本、多模态等场景下的应用;对RSVP-BCI系统应用的研究实现推动系统走向实际应用并拓宽了应用领域。同时,系统仍面临着迈向实际时可应用领域范围窄、脑电跨域解码难题以及计算机视觉飞速进步带来的挑战。该文对RSVP-BCI近年来的相关研究进展进行了回顾与总结,并对未来的发展方向进行了展望。

关键词：脑-机接口快速序列视觉呈现脑电

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机器人类脑智能研究综述

自动化学报 2024年第8期50卷 1485-1501页

作者：王瑞东王睿张天栋王硕中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

传统机器人经过长时间的研究和发展,已经在生产和生活的多个领域得到了广泛的应用,但在复杂多变的环境中依然缺乏与真实生物类似的灵活性、稳定性和适应能力.类脑智能作为一种新型的机器智能,使用计算建模的方法模拟生物神经系统的各类... 详细信息

传统机器人经过长时间的研究和发展,已经在生产和生活的多个领域得到了广泛的应用,但在复杂多变的环境中依然缺乏与真实生物类似的灵活性、稳定性和适应能力.类脑智能作为一种新型的机器智能,使用计算建模的方法模拟生物神经系统的各类特性,进而实现对各类信息的推理和决策,近年来受到了学术界的广泛关注.鉴于此,综述了国内外面向机器人系统的类脑智能研究现状,并对类脑智能方法在机器人感知、决策和控制三个研究方向的成果进行了整理、归纳和分析,最后从软硬件层面分别指出了机器人类脑智能目前存在的主要问题和未来的发展方向.

关键词：机器人类脑机器人类脑智能脉冲神经网络

数字科学家与平行科学:AI4S和S4AI的本源与目标

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中国科学院院刊 2024年第1期39卷 27-33页

作者：王飞跃王雨桐中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 澳门科技大学创新工程学院中国澳门999078 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190

围绕人工智能(AI)大模型技术的最新进展,从AI4S(人工智能驱动的科学研究)到S4AI(面向人工智能的科学研究),讨论人工与自然平行的智能科技与数字人科学家的作用及其对科研范式和社会形态变革的可能冲击;认为范式与形态的变革刻不容缓,必... 详细信息

围绕人工智能(AI)大模型技术的最新进展,从AI4S(人工智能驱动的科学研究)到S4AI(面向人工智能的科学研究),讨论人工与自然平行的智能科技与数字人科学家的作用及其对科研范式和社会形态变革的可能冲击;认为范式与形态的变革刻不容缓,必须积极应对。

关键词：人工智能智能科技平行智能基础模型数字科学家平行科技分布式自主科学

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基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移

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控制与决策 2024年第7期39卷 2457-2464页

作者：许驰唐紫萱金曦夏长清中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院网络化控制系统重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任... 详细信息

针对多终端、多边缘服务器场景下异构工业任务的端边协同处理问题,提出一种基于李雅普诺夫优化和深度强化学习的多任务端边迁移算法.首先,以联合优化任务迁移决策、迁移比例和传输功率为目标,充分考虑计算频率、传输功率、长期能耗和任务截止期等约束,构建系统长期平均开销最小化问题;由于问题中长期目标及约束中变量在不同时隙相互耦合,难以求解,基于李雅普诺夫优化理论,将长期平均开销最小化问题解耦为独立时隙的策略优化问题;通过马尔可夫决策过程建模,并采用双层竞争深度神经网络架构,提出基于深度强化学习的多任务迁移算法.实验结果表明,所提算法能够稳定收敛,并在长期能耗约束和任务截止期要求下有效降低系统长期平均开销.

关键词：异构工业任务任务迁移李雅普诺夫优化马尔可夫决策过程深度强化学习

基于电压调控自旋轨道矩器件多数决定逻辑门的存内华莱士树乘法器设计

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2673-2680页

作者：惠亚娟李青朕王雷敏刘成中国地质大学(武汉)自动化学院武汉430074 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室武汉430074 地球探测智能化技术教育部工程研究中心武汉430074 中国科学院计算技术研究所北京100080

在使用新型非易失性存储阵列进行存内计算的研究中,存内乘法器的延迟往往随着位宽的增加呈指数增长,严重影响计算性能。该文设计一种电压调控自旋轨道矩磁随机存储器(VGSOT-MRAM)单元交叉阵列,并提出一种存内华莱士树乘法器的电路设计... 详细信息

在使用新型非易失性存储阵列进行存内计算的研究中,存内乘法器的延迟往往随着位宽的增加呈指数增长,严重影响计算性能。该文设计一种电压调控自旋轨道矩磁随机存储器(VGSOT-MRAM)单元交叉阵列,并提出一种存内华莱士树乘法器的电路设计方法。所提串联存储单元结构通过电阻求和的方式,有效解决磁存储器单元阻值较低的问题;其次提出基于电压调控自旋轨道矩磁存储器单元交叉阵列的存内计算架构,利用在“读”操作期间实现的5输入多数决定逻辑门,进一步降低华莱士树乘法器的逻辑深度。与现有乘法器设计方法相比,所提方法延迟开销从O(n^(2))降低为O(log_(2)n),在大位宽时延迟更低。

关键词：存算一体新型非易失性存储器自旋轨道矩磁存储器华莱士树乘法器

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基于深度学习的图像匹配:方法、应用与挑战

计算机学报 2024年第7期47卷 1485-1520页

作者：孔庆群吴福朝樊彬中国科学院自动化研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083

图像匹配旨在建立图像之间的点对应关系,是许多计算机视觉任务的关键环节.近年来,随着深度学习技术的发展,图像匹配方法已从以手工设计特征为主转变为基于深度网络的方法,基于深度学习的图像匹配方法在多个标准数据集上展现出卓越的性能... 详细信息

图像匹配旨在建立图像之间的点对应关系,是许多计算机视觉任务的关键环节.近年来,随着深度学习技术的发展,图像匹配方法已从以手工设计特征为主转变为基于深度网络的方法,基于深度学习的图像匹配方法在多个标准数据集上展现出卓越的性能,推动着多个相关应用的发展围绕图像匹配涉及的若干关键问题,如:特征点检测、特征点描述、稠密点匹配、误匹配去除,本文对深度学习图像匹配方法进行了系统性总结.首先分析了领域内基于深度学习的典型方法和关键技术,随后介绍了与图像匹配密切相关的几个典型应用并给出其现状分析,最后,根据对图像匹配领域技术发展的分析总结,结合作者在该领域的长期研究积累,本文给出了目前图像匹配所面临的主要挑战以及未来发展趋势。

关键词：图像匹配特征点匹配稠密匹配三维重建视觉定位同时定位与建图深度学习

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构建数智安全新格局保障新发展格局

面向遮挡行人检测的自适应收缩非极大值抑制方法

中国科学院院刊 2024年第1期39卷 131-142页

作者：杨晓光吴杨张兴伟郑晓龙中国科学院数学与系统科学研究院北京 100190 中国科学院大学经济与管理学院北京 100190 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京 100190 中国科学院大学人工智能学院北京 100190 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京 100190

随着党的二十大以后我国进入新发展时代,数智技术的快速发展和广泛应用激活了新一轮经济发展潜力,也给经济社会发展带来了新的安全挑战.文章首先分析了国际与国内新形势下新发展格局的特点,剖析了新发展格局下数智安全风险挑战,涉及微... 详细信息

随着党的二十大以后我国进入新发展时代,数智技术的快速发展和广泛应用激活了新一轮经济发展潜力,也给经济社会发展带来了新的安全挑战.文章首先分析了国际与国内新形势下新发展格局的特点,剖析了新发展格局下数智安全风险挑战,涉及微观层面的技术安全、个人安全,以及宏观层面的经济安全、社会安全、文化安全.在此基础之上,文章提出了构建数智安全新格局的基本方法论,给出了一个涵盖数智技术自身安全、保障数智安全的数智技术、数智安全法律法规和政策3个方面数智安全新格局的基本架构.最后,文章探讨了数智安全新格局和新发展格局之间的辩证与螺旋式协同演进关系,为在新的时代保证经济社会的康持续发展提供指导.

关键词：数智安全数智安全新格局新发展格局安全与发展

来源：博看期刊评论

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控制与决策 2024年第7期39卷 2177-2185页

作者：李翔何淼罗海波中国科学院沈阳自动化研究所光电信息处理重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

基于视觉的行人检测是目标检测中的重要研究方向.如今主流的基于锚框的行人检测器输出的结果是大量冗余的,在结果输出之前需要对冗余预测进行非极大值抑制,因而非极大值抑制的效果将直接影响检测器的性能.行人检测任务中最大的挑战在于... 详细信息

基于视觉的行人检测是目标检测中的重要研究方向.如今主流的基于锚框的行人检测器输出的结果是大量冗余的,在结果输出之前需要对冗余预测进行非极大值抑制,因而非极大值抑制的效果将直接影响检测器的性能.行人检测任务中最大的挑战在于目标之间互相遮挡的现象,而严重重叠的目标使得传统的基于固定阈值的非极大值抑制方法难以在高召回率与低虚警率之间取得平衡.针对以上问题,提出一种根据重叠度自适应收缩预测框的非极大值抑制方法.根据对应目标的重叠度将预测框进行自适应的收缩,以降低预测框之间的重叠度.对收缩后的预测框进行非极大值抑制,可避免高重叠预测框对处理结果的影响.此外,指向性不明确的预测框将影响本算法的性能,为此提出一种中心点排斥损失函数,通过在重叠框的中心点之间施加排斥力来减少介于两目标之间的指向性不明确的模糊预测框数量,增强自适应收缩非极大值抑制算法的效果.仿真实验结果表明,所提算法可以有效提升基于锚框的检测器对重叠行人目标的检测性能.

关键词：非极大值抑制遮挡行人检测目标检测深度学习计算机视觉机器学习