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基于强化学习的无人驾驶匝道汇入模型

计算机工程 2018年第7期44卷 20-24,31页

作者：乔良鲍泓玄祖兴梁军潘峰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

传统的强化学习方法受离散状态空间和离散动作空间的限制,不能很好地应用于匝道汇入场景。为此,构建一种基于强化学习的无人驾驶匝道汇入模型。使用深度Q网络构建强化学习模型,依据该模型将匝道汇入问题纳入强化学习问题的范畴后进行求... 详细信息

传统的强化学习方法受离散状态空间和离散动作空间的限制,不能很好地应用于匝道汇入场景。为此,构建一种基于强化学习的无人驾驶匝道汇入模型。使用深度Q网络构建强化学习模型,依据该模型将匝道汇入问题纳入强化学习问题的范畴后进行求解。实验结果表明,该模型可以针对不同的环境车辆速度采取不同的策略,从而提高无人驾驶在匝道汇入场景下的智能化决策水平。

关键词：无人驾驶决策匝道汇入强化学习深度Q网络

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改进YOLOv5的智慧课堂人脸检测算法

计算机工程与应用 2024年第11期60卷 251-257页

作者：钟源袁家政李鸿天刘宏哲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 北京联合大学脑与认知智能北京实验室北京100101 北京开放大学科学技术学院北京100081

智慧课堂是人工智能领域热门的应用场景。针对课堂场景下摄像头位置较远且偏,图像中目标存在人脸过小和遮挡导致漏检或错检等问题,提出了一种改进YOLOv5的智慧课堂人脸检测算法YOLOv5-SASA。该算法主要包括三个部分,在backbone层沿用了C... 详细信息

智慧课堂是人工智能领域热门的应用场景。针对课堂场景下摄像头位置较远且偏,图像中目标存在人脸过小和遮挡导致漏检或错检等问题,提出了一种改进YOLOv5的智慧课堂人脸检测算法YOLOv5-SASA。该算法主要包括三个部分,在backbone层沿用了CSPDarknet53网络,通过在最后的空间池化层中使用BasicRFB模块来有效增强网络的特征提取能力;采用NWD损失函数来提高模型对小目标检测的鲁棒性,同时在head层中引入了独立自注意力机制模块SASA,以解决人脸遮挡的问题,并降低模型的参数量;通过降低中间层通道神经元的数量、调节学习率等方式,对改进的YOLOv5网络进行了优化,以避免模型过拟合。实验结果表明,所提出的方法在WiderFace验证集的easy、medium和hard难度下的效果均优于原网络,分别达到了97.5%、96.3%和86.5%的准确率,能够有效提升课堂场景下人脸检测的精度。

关键词：智慧课堂人脸检测 YOLOv5 独立自注意力机制

基于Stanley算法的自适应最优预瞄模型研究

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计算机工程 2018年第7期44卷 42-46页

作者：靳欣宇张军刘元盛王庆闪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

汽车转向几何模型是无人驾驶开发过程中的重要环节,但其在面对复杂道路时单纯的预瞄跟踪不能满足无人驾驶需求。为此,在Stanley转向几何预瞄模型的基础上,提出一种自适应的最优预瞄时间改进算法。根据车辆当前航向角、纵向车速、前轮转... 详细信息

汽车转向几何模型是无人驾驶开发过程中的重要环节,但其在面对复杂道路时单纯的预瞄跟踪不能满足无人驾驶需求。为此,在Stanley转向几何预瞄模型的基础上,提出一种自适应的最优预瞄时间改进算法。根据车辆当前航向角、纵向车速、前轮转角和一次规划路径的曲率等特性,结合不同的预瞄时间预测一定时间内车辆运行情况,并根据设计出的优化函数选择合适的预瞄时间,以调整车辆前轮转角,减小车辆行驶过程中的横向偏差,使车辆平稳通过测试路段。仿真结果表明,基于Stanley算法的自适应最优预瞄模型能够在复杂开放道路上实现无人驾驶。

关键词：无人驾驶驾驶员模型转向几何模型最优预瞄自适应预瞄时间

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基于智能驾驶的动态目标跟踪研究

计算机工程 2018年第7期44卷 14-19页

作者：张晶晶杨鹏刘元盛梁军北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室心北京100101 北京联合大学机器人学院北京100101 北京联合大学工科综合实验教学示范中心北京100101

针对智能驾驶过程中存在背景变化剧烈、光照变化影响较大且背景颜色不易区分等缺陷,提出一种改进的卡尔曼粒子滤波算法。采用灰度投影算法对车辆视频和图像序列帧进行预处理,通过Harris角点检测在图像区域内的目标和背景提取角点,利用... 详细信息

针对智能驾驶过程中存在背景变化剧烈、光照变化影响较大且背景颜色不易区分等缺陷,提出一种改进的卡尔曼粒子滤波算法。采用灰度投影算法对车辆视频和图像序列帧进行预处理,通过Harris角点检测在图像区域内的目标和背景提取角点,利用卡尔曼嵌入粒子滤波器对粒子滤波进行二次预测,以保证智能驾驶过程中动态跟踪的有效性和准确性。实验结果表明,与传统KPF算法相比,该算法在不同场景下的动态目标跟踪能力明显增强,在复杂的交通驾驶环境下跟踪准确率为95.7%,且具有较好的实时性。

关键词：目标跟踪智能驾驶 Harris角点检测卡尔曼滤波粒子滤波

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基于深度学习的低光照图像增强研究综述

基于深度学习的低光照图像增强研究综述

中国计算机用户协会网络应用分会2023年第二十七届网络新技术与应用年会

作者：杜松杰刘宏哲潘卫国李学伟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机器人学院脑与认知智能北京实验室

图像是视觉感知的重要媒介。低光照图像的增强可以为高级视觉任务提供更多、更有效的信息,已经成为数字图像处理领域的研究热点。传统的低光照增强方法需要复杂的数学推导,并且迭代过程繁琐,在实际应用场景下表现并不出色,且需要大量的... 详细信息

图像是视觉感知的重要媒介。低光照图像的增强可以为高级视觉任务提供更多、更有效的信息,已经成为数字图像处理领域的研究热点。传统的低光照增强方法需要复杂的数学推导,并且迭代过程繁琐,在实际应用场景下表现并不出色,且需要大量的人工先验作为指导。随着近些年数据量大规模增加,基于深度学习的方法逐渐成为主流,根据数据集是否包含成对的图像,将深度学习方法分为有监督训练和无监督训练。由于现实场景的光照复杂,各种增强模型还是存在过度增强、颜色失真和细节丢失等问题。这些关键点都是该领域未来发展的机遇和挑战。文中简要介绍了传统的增强方法和较新的基于深度学习的增强方法,并对现有的低光照图像增强数据集进行介绍。

关键词：低光照图像增强深度学习有监督无监督注意力机制

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深度人脸伪造生成及检测方法综述

深度人脸伪造生成及检测方法综述

中国计算机用户协会网络应用分会2023年第二十七届网络新技术与应用年会

作者：李鑫徐冰心徐成刘宏哲北京联合大学北京市信息服务重点实验室北京联合大学机器人学院脑与认知智能北京实验室

深度学习和计算机视觉的发展,尤其是生成对抗网络(GANs)和扩散模型的涌现,给人们的生活带来了诸多便利。然而,这些技术也促使了各种深度伪造信息的产生,在金融、政治和新闻等领域形成了诸多威胁。面对深度伪造生成和检测方法的快速迭代... 详细信息

深度学习和计算机视觉的发展,尤其是生成对抗网络(GANs)和扩散模型的涌现,给人们的生活带来了诸多便利。然而,这些技术也促使了各种深度伪造信息的产生,在金融、政治和新闻等领域形成了诸多威胁。面对深度伪造生成和检测方法的快速迭代,加强对其相关技术的全面理解,对进一步预防其负面效应具有重要意义。通过回顾深度人脸伪造领域的研究背景和各类伪造生成及检测方法,文中提供了对现有工具和相关方法的全面概述和详细分析。具体来说,针对每一类深度伪造,文中探讨了与之相关的具有代表性的生成与检测技术和公共数据集。此外,文中还讨论了该领域目前存在的各种问题,并列举了未来的发展方向。这项工作有望帮助读者理解深度人脸伪造生成及检测技术的发展现状,促进该领域各项研究的不断深入,以应对日益具有挑战性的深度伪造问题。

关键词：深度人脸伪造人脸伪造检测深度生成技术计算机视觉研究综述

基于片段关联Transformer的弱监督时序动作定位网络

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基于片段关联Transformer的弱监督时序动作定位网络

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：李梦竹刘宏哲徐成潘卫国北京联合大学北京市信息工程重点实验室北京联合大学机器人学院脑与认知智能北京实验室

弱监督时间动作定位(WTAL)是视频中一个长期存在且具有挑战性的研究信号分析的问题,即在仅给出视频级标签的视频中定位动作片段发生的开始和结束时间。这个任务的关键是了解不同的动作如何相互作用。文中提出了 W-ART,其是一种关系Trans... 详细信息

弱监督时间动作定位(WTAL)是视频中一个长期存在且具有挑战性的研究信号分析的问题,即在仅给出视频级标签的视频中定位动作片段发生的开始和结束时间。这个任务的关键是了解不同的动作如何相互作用。文中提出了 W-ART,其是一种关系Transformer,用于捕捉动作片段之间的关系,还设计了一种新的有效的Transformer架构并构建WTAL的新训练损失函数。此外,文中提出了专门的查询机制来满足不同的特性分类和本地化之间的偏好。因此,即使在弱监督环境中,所提W-ART也可以准确定位各种动作。广泛的评估和实证分析表明,所提方法在两个具有挑战性的基准上优于现有技术(Charades和THUMOS14)。

关键词：弱监督时间动作定位远程时间片段依赖关系型Transformer 弱监督查询机制

科学研究融合与互动的工学学术型硕士创新能力研究

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科学研究融合与互动的工学学术型硕士创新能力研究

中国计算机用户协会网络应用分会2023年第二十七届网络新技术与应用年会

作者：徐成李鑫徐冰心代松银潘卫国刘宏哲北京联合大学北京市信息服务重点实验室北京联合大学机器人学院脑与认知智能北京实验室

作为科技创新人才的培养基地,高等教育机构对学生创新能力的培养具有重要意义。工学学术型硕士研究生是高水平科技创新人才的重要来源,其创新能力的培养对于推动我国的科技创新和经济社会发展至关重要。然而,目前工学学术型硕士研究生... 详细信息

作为科技创新人才的培养基地,高等教育机构对学生创新能力的培养具有重要意义。工学学术型硕士研究生是高水平科技创新人才的重要来源,其创新能力的培养对于推动我国的科技创新和经济社会发展至关重要。然而,目前工学学术型硕士研究生的创新能力培养仍存在一些问题和挑战,如学科之间分隔、科研团队合作不足、科学交流能力欠缺等。另外,旨在探讨科学研究融合与互动对工学学术型硕士创新能力的影响。通过对硕士研究生的调查以及相关文献的分析,发现科学研究融合与互动可以提高硕士研究生的创新能力,尤其是在跨学科合作、实践经验和学术交流等方面。另外,还对如何促进科学研究融合与互动提出了几点建议,包括加强学术交流平台建设,推进跨学科合作,鼓励实践活动等。这些建议可为提高工学学术型硕士研究生的创新能力提供一定的参考和借鉴。

关键词：科学研究融合工学学术型硕士创新能力教育策略

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基于深度学习的低空无人机目标检测方法综述

基于深度学习的低空无人机目标检测方法综述

中国计算机用户协会网络应用分会2023年第二十七届网络新技术与应用年会

作者：谭雅维徐冰心代松银潘卫国徐成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脑与认知智能北京实验室

近年来,随着人工智能、深度学习的发展,无人机在城市作战、典型无人化战争中的应用愈加广泛。无人机目标检测是基础检测任务之一,在多阶段的无人机作战体系中常用于低空旋翼无人机侦察任务。低空无人机目标检测与小目标检测相比,同样存... 详细信息

近年来,随着人工智能、深度学习的发展,无人机在城市作战、典型无人化战争中的应用愈加广泛。无人机目标检测是基础检测任务之一,在多阶段的无人机作战体系中常用于低空旋翼无人机侦察任务。低空无人机目标检测与小目标检测相比,同样存在背景环境复杂、物体细节信息不明显以及多个检测物体相互遮挡等问题。但不同的是,低空无人机飞行速度、高度和拍摄角度的变化,导致目标检测还存在相对运动模糊和多视角下同类物体特征复杂的问题。再加上硬件条件的限制,部署于无人机平台上的模型对参数量限制较大。文中从尺度变化、卷积神经网络等方面分析低空无人机目标检测研究的难点,并结合视觉大模型从低空无人机目标检测网络轻量化、引入注意力机制、多尺度特征融合等方面介绍低空无人机目标检测优化问题。

关键词：低空无人机目标检测深度学习模型轻量化多尺度特征融合