基于视觉注意机制的智能车辆目标检测方法研究
结题报告
批准号:
61703155
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
21.0 万元
负责人:
卢笑
依托单位:
学科分类:
F0306.自动化检测技术与装置
结题年份:
2020
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
谢锦、谭磊、周显恩、赵科、张璐平、蒋凌、黄国良
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中文摘要
项目以关系国计民生的安全、舒适出行迫切需求为应用背景,针对智能车辆目标检测存在的大规模感知数据与有限的计算资源之间矛盾的问题,研究基于视觉注意机制的目标检测方法。重点突破适应复杂动态交通环境的视觉注意建模方法,具体研究内容包括:研究对复杂动态环境鲁棒的眼动预测模型,实现感兴趣区域的快速、准确提取;研究面向时变任务的自适应视觉注意建模方法,实现不同目标检测机制的自适应切换;研究场景语言描述信息与图像信息协同计算的视觉注意建模方法,实现小尺度目标和受遮挡目标的高精度检测。本项目研究内容为复杂动态环境下的视觉注意建模提供思路,为提高智能车辆环境感知的速度和精度提供重要手段,对促进生物视觉与机器视觉的不断融合和推动人工智能学科的发展具有重要意义。
英文摘要
This project concerns the urgent needs of the safe and comfortable travel which relates to national economy and the people’s livelihood. Aiming to solve the problem of contradiction between the large scale of perception data and the limited computation resources in the field of intelligent vehicle object detection, this project tries to investigate the object detection methods based on visual attention mechanism. To make the visual attention modeling methods adaptive to the complex and dynamic transportation environment, the key research contents include: investigating to learn the robust eye movement prediction model to extract the regions of interest under complex environment rapidly and accurately; investigating the method for modeling the dynamic time-varying visual attention mechanism, to switch adaptively on different detection mechanism for different kinds of objects; investigating the method for modeling visual attention by the cooperative computation of scene lingual description information and image information, to improve the detection accuracy of small scale objects and occluded objects. This project provides ideas for visual attention modeling under complex and dynamic environment, provides tools for improving the speed and accuracy for intelligent vehicle environment perception, and has important significance on promoting the continuous integration between biological vision and machine vision and improving the development of artificial intelligence.
项目以关系国计民生的安全、舒适出行迫切需求为应用背景,针对智能车辆目标检测存在的大规模感知数据与有限的计算资源之间矛盾的问题,研究基于视觉注意机制的目标检测方法。重点突破适应复杂动态交通环境的视觉注意建模方法,具体研究内容包括:研究对复杂动态环境鲁棒的眼动预测模型,实现感兴趣区域的快速、准确提取;研究面向时变任务的自适应视觉注意建模方法,实现不同目标检测机制的自适应切换;研究场景语言描述信息与图像信息协同计算的视觉注意建模方法,实现小尺度目标和受遮挡目标的高精度检测。本项目研究内容为复杂动态环境下的视觉注意建模提供思路,为提高智能车辆环境感知的速度和精度提供重要手段,对促进生物视觉与机器视觉的不断融合和推动人工智能学科的发展具有重要意义。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.1109/tim.2018.2886977
发表时间:2019-01
期刊:IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
影响因子:5.6
作者:Xianen Zhou;Yaonan Wang;Changyan Xiao;Qing Zhu;Xiao Lu;Hui Zhang;Ji Ge;Huihuang Zhao
通讯作者:Xianen Zhou;Yaonan Wang;Changyan Xiao;Qing Zhu;Xiao Lu;Hui Zhang;Ji Ge;Huihuang Zhao
Optimal Transmission Estimation via Fog Density Perception for Efficient Single Image Defogging
通过雾密度感知进行最佳传输估计,以实现高效的单图像去雾
DOI:10.1109/tmm.2017.2778565
发表时间:2018-07-01
期刊:IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA
影响因子:7.3
作者:Ling, Zhigang;Gong, Jianwei;Lu, Xiao
通讯作者:Lu, Xiao
SSG: superpixel segmentation and GrabCut-based salient object segmentation
SSG:超像素分割和基于 GrabCut 的显着对象分割
DOI:10.1007/s00371-018-1471-4
发表时间:2019-03
期刊:Visual Computer
影响因子:3.5
作者:Zhou Xianen;Wang Yaonan;Zhu Qing;Xiao Changyan;Lu Xiao
通讯作者:Lu Xiao
A Surface Defect Detection Framework for Glass Bottle Bottom Using Visual Attention Model and Wavelet Transform
使用视觉注意力模型和小波变换的玻璃瓶底表面缺陷检测框架
DOI:10.1109/tii.2019.2935153
发表时间:2020-04
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics
影响因子:12.3
作者:Xianen Zhou;Yaonan Wang;Qing Zhu;Jianxu Mao;Changyan Xiao;Xiao Lu;Hui Zhang
通讯作者:Hui Zhang
基于多模态大模型的中小学生篮球运动身体对抗能力评价与适应性反馈研究
  • 批准号:
    2025JJ50362
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2025
  • 负责人:
    卢笑
  • 依托单位:
恶劣天气条件下智能车辆视觉环境感知关键技术研究
  • 批准号:
    2022JJ30395
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2022
  • 负责人:
    卢笑
  • 依托单位:
基于视觉-语言信息协同计算的智能车辆环境感知方法研究
  • 批准号:
    2018JJ3350
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2018
  • 负责人:
    卢笑
  • 依托单位:
国内基金
海外基金