车辆中的自动驾驶技能导致了另一个进步！该技

作者: 365bet亚洲体育   点击次数:    发布时间: 2025-05-25 11:55

最近，中国科学院西安光学机械学院的光学空间技术实验室研究人员Zhao Hui团队在监视计算机视觉目标的领域取得了重大进步。这些发现发表在基于知识的系统中，这是中国第1区科学院的主要杂志（如果= 7.2）。该文件的第一作者是他的Yinqiang博士，XI'AN光电研究所的特别研究助理，中国科学院和相应的作者是研究员Zhao Hui。中国科学院的西安光电学院是第一个完成的通讯部门。当在高密度和高密度障碍环境中跟踪弱目标时，基于判别相关滤波（DCF）的监视框架甚至可以具有漂移故障或模型的遵循。近年来，学者一直在努力减少DEGR通过创建强大的客观模型并引入补充策略，在性能监控中进行广告。但是，在目标周围实质性变化时，现有的研究很难有效抵抗潜在失真的干扰。如果物镜的出现发生巨大变化，或者背景信息太大，则过滤器容易受到环境干扰的影响，从而大大降低了定位的可靠性。从这个意义上讲，研究人员建立了一种创新的优化机制，以双重模式结合，基于对最近提出的recsssssesive上下文的监视和过滤（https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.126225）。这种机制通过建模策略和联合限制，可以意识到动态失真的适应性，从而创造了与背景免疫和外观稳定性的新相关过滤器。研究团队明确将上下文信息整合到DCF框架。这不仅使您能够感知目标周围背景的变化，还可以减少外部干扰的影响。同时，它通过限制检测阶段的响应图的图来维持滤波器内部结构的稳定性。此外，该团队还根据历史响应小组的反馈实施了高度调整的机制。我提出了。它为重新管理目标的机制提供了指南策略，同时保证了目标模板的高度可靠更新，从而进一步提高了复杂场景中的鲁棒性和随访精度。此外，研究人员同时通过技术手段共同开发了亮点的ODE，例如“上下文限制和通过轻松绩效的手工特征抑制异常”，以及通过技术措施（例如异质计算的迁移），多个读取的加速度的迁移G平行和动态调节。卫星监测检测，自动驾驶无人机导航，驾驶自动驾驶汽车。这项研究得到了国家科学技术的主要项目，为新一代人工智能，全国自然科学和其他项目的基础提供了支持。近年来，Zhao Hui团队继续研究在复杂的客观识别，监视和极端图像条件，发表80多种文章和20多种认证专利的复杂场景中改善图像质量的技术。相关表格信息：https：//doi.org/10.1016/j.knosys.2025.113658