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多源断控岩溶型溶洞训练数据集构建和生成对抗网络三维建模应用
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作者 胡迅 侯加根 刘钰铭 《石油科学通报》 CAS 2024年第3期422-433,共12页
目前,尚未存在全面的断控岩溶型溶洞训练数据集用于深度学习建模。本文采用基于露头资料、地震数据、可靠的地质模型以及基于目标的方法研制了断控岩溶型溶洞原型模型,对不同来源的原型模型集进行组合、旋转、裁剪和优选操作来构建可靠... 目前,尚未存在全面的断控岩溶型溶洞训练数据集用于深度学习建模。本文采用基于露头资料、地震数据、可靠的地质模型以及基于目标的方法研制了断控岩溶型溶洞原型模型,对不同来源的原型模型集进行组合、旋转、裁剪和优选操作来构建可靠且多样的断控岩溶型溶洞相训练数据集,同时构建相应的虚拟井和概率体训练数据集,作为训练条件化生成对抗网络的数据输入。将训练好的生成器卷积神经网络应用于塔河油田TH12330井区,生成的多个断控岩溶型溶洞地质模型符合地质模式,吻合条件井、概率体数据,且与构造、裂缝和累产基本一致。本研究探索了断控岩溶型溶洞多源训练数据集的构建并在实际应用中取得了显著成果,同时也为其它类型储层深度学习建模中构建可靠且多样化的训练数据集提供了新思路。 展开更多
关键词 断控岩溶型溶洞 训练数据 生成对抗网络 深度学习 地质建模
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强对流天气人工智能应用训练基础数据集构建 被引量:20
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作者 刘|娜 熊安元 +3 位作者 张强 刘雨佳 战云健 刘一鸣 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期530-541,共12页
基于业务观测、历史灾情及互联网媒体等多源数据整编形成强对流天气人工智能应用训练基础数据集(Severe Convective Weather DataSet for AI application,SCWDS)。SCWDS包括2012—2019年中国大陆区域的雷暴、雷暴大风、短时强降水、冰... 基于业务观测、历史灾情及互联网媒体等多源数据整编形成强对流天气人工智能应用训练基础数据集(Severe Convective Weather DataSet for AI application,SCWDS)。SCWDS包括2012—2019年中国大陆区域的雷暴、雷暴大风、短时强降水、冰雹及龙卷5种强对流天气,共184865个个例(站次),9256405个样本,每个样本包含强对流天气过程标注及对应时空窗口范围内的地面观测数据、探空数据、闪电定位数据、雷达基数据、卫星多通道数据和再分析产品等。雷暴、短时强降水、冰雹主要出现在6—8月,雷暴大风主要出现在4—5月,龙卷主要出现在6—8月和4月。短时强降水发生时间呈03:00—04:00(北京时,下同)和15:00—16:00时段双峰分布,雷暴、雷暴大风、冰雹、龙卷主要发生在13:00—19:00时段。雷暴主要出现在华南、江南及青藏高原、云贵高原,雷暴大风主要出现在华北北部及江南沿海,短时强降水主要出现在西南、华南、江南及黄淮江淮地区,冰雹主要出现在青藏高原、云贵高原及华北北部。SCWDS作为机器学习模型训练的基础数据,为强对流天气智能识别和预报应用提供数据支撑。 展开更多
关键词 强对流天气 人工智能 机器学习 训练数据
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中文多字体古籍数据集多任务融合识别
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作者 薛德军 师庆辉 +4 位作者 毕琰虹 芦筱菲 陈婧 王海山 吴晨 《广西科技大学学报》 CAS 2024年第4期108-114,共7页
针对中文古籍数字化处理中大规模高质量数据集匮乏的问题,本文提出了一种新颖的2级古籍数据集建设方法:一是构建了包含119.5万张图片、覆盖6610个字符类别的多字体古籍单字数据集CACID;二是基于古籍文献内容合成了包含86667列古籍文字... 针对中文古籍数字化处理中大规模高质量数据集匮乏的问题,本文提出了一种新颖的2级古籍数据集建设方法:一是构建了包含119.5万张图片、覆盖6610个字符类别的多字体古籍单字数据集CACID;二是基于古籍文献内容合成了包含86667列古籍文字图片的古籍篇章数据集CASID,这是目前报道的最大中文古籍合成数据集。本文设计了古籍多任务融合识别模型,并基于所建数据集进行了实验。结果表明,模型的识别准确率从35.62%显著提升至85.52%,验证了涵盖多字体多朝代的中文合成数据在古籍文字识别中的核心作用和良好泛化能力。 展开更多
关键词 古籍 训练数据 自动构建 深度学习模型 融合建模
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AIGC时代新闻舆论工作新阵地——面向大模型的可信训练数据集与服务能力建设 被引量:5
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作者 蔡津津 《中国传媒科技》 2023年第10期79-83,共5页
[目的]生成式人工智能AIGC的出现和广泛应用对新闻舆论格局产生了颠覆性的影响,使算法和算力逐步进化成为高质量内容生产和传播的权力核心,新闻舆论工作需要在新趋势下掌握主动权。[方法]AIGC大模型成为潜在的社会舆论成员,并以远超人... [目的]生成式人工智能AIGC的出现和广泛应用对新闻舆论格局产生了颠覆性的影响,使算法和算力逐步进化成为高质量内容生产和传播的权力核心,新闻舆论工作需要在新趋势下掌握主动权。[方法]AIGC大模型成为潜在的社会舆论成员,并以远超人类个体的知识面和内容处理生成速度,在潜移默化中掌握舆论引导的话语权,而决定AIGC大模型能力和价值观立场的核心是训练数据集的构建。[结果]随着美西方在价值观和意识形态数据集训练下产生的AIGC大模型在全球的普及,我国主流新闻舆论工作面临着严峻挑战与风险,必须开辟面向大模型的可信训练数据采集和数据服务的建设阵地。[结论]这不仅可以做到“守土有责”,履行好议题设置、舆论引导、内容生产和传播的把关人角色,更可以通过规范准确、代表主流价值观和意识形态的数据集与服务供给,抢占AIGC时代舆论引导、思想引领、文化传承、服务人民的传播高地。 展开更多
关键词 AIGC 新闻舆论 ChatGPT 意识形态 训练数据
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机器学习训练数据集的成员推理综述 被引量:12
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作者 王璐璐 张鹏 +1 位作者 闫峥 周晓康 《网络空间安全》 2019年第10期1-7,共7页
机器学习作为人工智能的一种重要工具,在解决分类、预测以及辅助决策等问题上表现出了卓越的能力。随着机器学习技术的逐渐提高,机器学习的使用也日益广泛,其隐私问题也受到越来越多的关注。其中,有关训练数据集的隐私问题也备受关注,... 机器学习作为人工智能的一种重要工具,在解决分类、预测以及辅助决策等问题上表现出了卓越的能力。随着机器学习技术的逐渐提高,机器学习的使用也日益广泛,其隐私问题也受到越来越多的关注。其中,有关训练数据集的隐私问题也备受关注,成员推理攻击正是一种会威胁数据集隐私的攻击方法。然而,目前还缺少有关于成员推理最新研究的综述。文章首先介绍了何为成员推理攻击,分类以及其存在的原因,并归纳和对比了现有的攻击算法。然后,对成员推理攻击的防御算法进行了归纳和总结,并介绍了如何利用成员推理攻击来审计模型是否有未授权使用用户数据集。最后,文章给出了仍需解决的问题和未来研究方向。 展开更多
关键词 机器学习 成员推理攻击 训练数据隐私 防御技术
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论人工智能训练集数据库的会计核算
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作者 王楚喆 《中文科技期刊数据库(全文版)经济管理》 2020年第6期00115-00115,共1页
人工智能训练集数据库供应商根据客户需求以及自身研判,对拟开发的人工智能数据库进行设计。根据设计方案自主研发训练集数据库,目前,《企业会计准则》对于人工智能训练集数据库的核算并没有相关规定。本文通过训练集数据库的性质和研... 人工智能训练集数据库供应商根据客户需求以及自身研判,对拟开发的人工智能数据库进行设计。根据设计方案自主研发训练集数据库,目前,《企业会计准则》对于人工智能训练集数据库的核算并没有相关规定。本文通过训练集数据库的性质和研发过程,对训练集数据库的会计核算进行探讨。 展开更多
关键词 人工智能训练数据 会计核算 无形资产
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入侵检测数据集KDD CUP99研究 被引量:122
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作者 张新有 曾华燊 贾磊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第22期4809-4812,4816,共5页
为了更好评价各种入侵检测算法的性能,指出了入侵检测数据集应当具备的特点。分析了两种有影响的入侵检测数据集:MITLL入侵检测数据集和由此整理形成的KDDCUP99入侵检测数据集的特点及构成,重点分析了KDDCUP99训练数据集和测试数据集的... 为了更好评价各种入侵检测算法的性能,指出了入侵检测数据集应当具备的特点。分析了两种有影响的入侵检测数据集:MITLL入侵检测数据集和由此整理形成的KDDCUP99入侵检测数据集的特点及构成,重点分析了KDDCUP99训练数据集和测试数据集的各攻击类型及详细分布、数据集中每条连接的特征分类及其各个特征的含义,并对数据集的使用进行了说明。最后,对KDD CUP数据集存在的问题及相应改进措施给出了建议。 展开更多
关键词 入侵检测算法 训练数据 测试数据 攻击类型 特征
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生成式人工智能训练数据集的法律风险与包容审慎规制 被引量:15
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作者 张涛 《比较法研究》 CSSCI 北大核心 2024年第4期86-103,共18页
训练数据集是生成式人工智能的基础,亦是一种聚合型权益客体,可以成为规制生成式人工智能的重要切入点。训练数据集的开发存在未经许可使用作品、违法处理个人信息等法律风险。然而,现有规制框架却呈现出风险防范形式化的现象,许可使用... 训练数据集是生成式人工智能的基础,亦是一种聚合型权益客体,可以成为规制生成式人工智能的重要切入点。训练数据集的开发存在未经许可使用作品、违法处理个人信息等法律风险。然而,现有规制框架却呈现出风险防范形式化的现象,许可使用、合理使用等著作权法律规则难以因应规模化的训练数据集,而个人同意、目的限制与数据最小化等个人信息保护机制及原则亦存在效能不彰的问题。为此,有必要重塑现有的规制框架,将规制目标从权利保护进阶为公平使用,将规制路径由命令控制转变为包容审慎。为了实现生成式人工智能训练数据集的包容审慎规制,一是要构建包容审慎的著作权法规制,包括重构合理使用的标准与范围、构建著作权临时许可裁定制度、发布著作权合规最佳实践指南;二是要迈向包容审慎的个人信息保护法规制,包括拓展个人信息处理的合法性基础、改造告知同意机制、实施个人信息保护影响评估。 展开更多
关键词 生成式人工智能 训练数据 个人信息保护 著作权 包容审慎规制
原文传递
基于USRP与YOLOv3算法的信号采集与识别设计 被引量:4
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作者 谭景甲 何乐生 王俊 《现代电子技术》 北大核心 2019年第23期53-57,共5页
为了加快射频信号的采集和分析,采用NI USRP-2901硬件设备和LabVIEW软件实现一个射频信号采集处理平台。射频信号经过USRP-2901设备被放大、混频、滤波,滤波后的信号经过AD9361捷变收发器进行模数转换。通过FPGA将数字信号下变频到基带... 为了加快射频信号的采集和分析,采用NI USRP-2901硬件设备和LabVIEW软件实现一个射频信号采集处理平台。射频信号经过USRP-2901设备被放大、混频、滤波,滤波后的信号经过AD9361捷变收发器进行模数转换。通过FPGA将数字信号下变频到基带同相I信号和正交相Q信号。分别对I/Q信号加入汉明窗、汉宁窗、矩形窗,之后进行FFT得到频谱图数据。通过YOLOv3算法对标注好的频谱图数据集进行训练,训练完成后得到权重文件。调用权重文件对频谱图进行识别,识别时域信号中添加的是哪种窗函数。实验结果表明,采用YOLOv3算法比其他基于RPN算法的目标检测算法要好,YOLOv3算法泛化能力强,对于背景物体的识别有更高的准确率。 展开更多
关键词 射频信号 频谱图数据 数据集训练 信号采 频谱图识别 模数转换
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加权社交网络深度差分隐私数据保护算法研究 被引量:1
10
作者 周硙 《计算机仿真》 北大核心 2020年第10期282-285,373,共5页
为防止加权社交网络恶意攻击侵犯,提出一种深度差分隐私数据保护算法。首先通过卷积层得到多个特征图,利用池化层将特征图降维,加强深度学习模型处理高维数据的能力,减少网络系统能耗;其次将深度学习模型与差分隐私原理融合,使用差分隐... 为防止加权社交网络恶意攻击侵犯,提出一种深度差分隐私数据保护算法。首先通过卷积层得到多个特征图,利用池化层将特征图降维,加强深度学习模型处理高维数据的能力,减少网络系统能耗;其次将深度学习模型与差分隐私原理融合,使用差分隐私和高斯分布可组合特点,在运算时结合差分隐私理论,同时加入噪声机制,生成深度差分隐私数据算法;最后通过分析初始GAN的训练过程,得到一个满足维纳-霍普夫方程原理的生成器模型,以此得到攻击者可能获取的最佳结果伪造样本,对深度差分隐私模型实施参变量调优,实现数据集的可用性和隐私保护的均衡性。仿真结果表明,生成的图像辨识度下降,隐私保护力度呈现上升趋势,噪音绝对误差和平均查询绝对误差均减小,实现了深层次保护隐私数据安全的目的,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 加权社交网络 深度差分隐私 深度学习 训练数据
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数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究 被引量:1
11
作者 陈斐 《网友世界》 2014年第10期3-3,6,共2页
1、研究背景1.1问题的提出。随着INTERNET在全世界的普及,越来越多的计算机用户可以足不出户地访问到全球网络系统丰富的信息资源。然而,伴随着网络上不断增加的信息共享和业务处理,计算机和网络的安全问题也显得越来越突出。在单机时代... 1、研究背景1.1问题的提出。随着INTERNET在全世界的普及,越来越多的计算机用户可以足不出户地访问到全球网络系统丰富的信息资源。然而,伴随着网络上不断增加的信息共享和业务处理,计算机和网络的安全问题也显得越来越突出。在单机时代,只有物理上接近计算机的人才有可能获取或破坏计算机上的信息。而在互联网时代,物理上的距离已不再成为攻击者的障碍。从1988年造成互联网近5天瘫痪的著名的蠕虫事件, 展开更多
关键词 数据挖掘技术 网络入侵检测 网络系统 应用研究 数据挖掘算法 安全防御体系 入侵检测模型 训练数据
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大数据技术发展的十个前沿方向(下) 被引量:1
12
作者 吴甘沙 《大数据》 2015年第4期109-117,共9页
10前沿方向八:精益求精,提升精度精度是衡量机器学习(人工智能)算法好坏的重要指标。传统上,精度概念包括正确率、识别率、召回率等。在大数据时代,精度被赋予了更多的含义。10.1传统机器学习的模型不适应大数据首先是数据规模。传统的... 10前沿方向八:精益求精,提升精度精度是衡量机器学习(人工智能)算法好坏的重要指标。传统上,精度概念包括正确率、识别率、召回率等。在大数据时代,精度被赋予了更多的含义。10.1传统机器学习的模型不适应大数据首先是数据规模。传统的机器学习模型无法支持超大规模的训练数据集,当数据超过一定规模时。 展开更多
关键词 前沿方向 机器学习 训练数据 数据规模 数据技术 学习模型 数据 模型组合 数据分析 非监督学习
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卷积神经网络在AVA反演应用中影响因素研究 被引量:2
13
作者 李振春 孙加星 +3 位作者 杨继东 黄建平 于由财 徐洁 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期57-67,共11页
从基于卷积神经网络开展AVA(振幅随入射角变化)反演问题出发,建立网络训练所需的数据集,分析不同超参数调整对预测结果的影响,确定这些超参数的最佳设置值,并总结超参数调整规律。最后通过对比3种不同卷积神经网络模型的预测结果,寻找... 从基于卷积神经网络开展AVA(振幅随入射角变化)反演问题出发,建立网络训练所需的数据集,分析不同超参数调整对预测结果的影响,确定这些超参数的最佳设置值,并总结超参数调整规律。最后通过对比3种不同卷积神经网络模型的预测结果,寻找出适用于叠前参数反演问题的最佳网络。最终形成一套完备的基于叠前角度域道集数据应用卷积神经网络进行弹性参数预测工作流程。结果表明,基于本文构建的训练数据集,选取的卷积神经网络结构以及设置的超参数组合预测得到的弹性参数结果具有较高的精度。 展开更多
关键词 叠前反演 训练数据 超参数设置 卷积神经网络
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多模态遥感基础大模型:研究现状与未来展望 被引量:2
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作者 张永军 李彦胜 +5 位作者 党博 武康 郭昕 王剑 陈景东 杨铭 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1942-1954,共13页
遥感对地观测能力的稳步提升为遥感基础大模型的涌现和发展奠定了数据基础。针对不同数据及任务类型,设计不同的深度网络骨架及优化方法必将浪费大量人力物力。为了解决上述问题,国内外研究学者转入遥感基础大模型研究,并提出了大量优... 遥感对地观测能力的稳步提升为遥感基础大模型的涌现和发展奠定了数据基础。针对不同数据及任务类型,设计不同的深度网络骨架及优化方法必将浪费大量人力物力。为了解决上述问题,国内外研究学者转入遥感基础大模型研究,并提出了大量优秀统一模型。为提高遥感基础大模型的泛化性和可解释性,引入泛在的地学知识被认为是一项关键技术。目前,已有相关工作在遥感基础大模型的结构设计或预训练方法中挖掘或整合了地学知识,但尚无文献系统性阐述和总结地学知识引导的遥感基础大模型的研究现状。因此,本文首先对大规模遥感基础模型预训练数据集进行了归纳和总结,并分类回顾了遥感基础大模型的研究进展;然后,介绍了地学知识引导的遥感影像智能解译算法以及面向遥感基础大模型的地学知识挖掘与利用进展;最后,针对该领域仍然面临的挑战提出了几点未来研究展望,旨在为遥感基础大模型的未来研究提供探索方向参考。 展开更多
关键词 训练数据 遥感智能解译 遥感基础大模型 地学知识
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基于改进YOLOv4的苹果采摘机器人树枝障碍物深度识别
15
作者 黄哲 唐仕喜 +2 位作者 沈冠东 高心悦 王仕廉 《湖北农业科学》 2024年第8期10-16,22,共8页
为识别特征不明显的树枝,尤其是机械手进行苹果采摘时遮挡住苹果位置的树枝,提出了一种结合语义分割和YOLOv4来获取树枝语义骨架,以及识别出树枝位置框的方法。采用语义分割划分树枝矩形包络的方法,剔除影响树枝识别效果的小树枝和分支... 为识别特征不明显的树枝,尤其是机械手进行苹果采摘时遮挡住苹果位置的树枝,提出了一种结合语义分割和YOLOv4来获取树枝语义骨架,以及识别出树枝位置框的方法。采用语义分割划分树枝矩形包络的方法,剔除影响树枝识别效果的小树枝和分支,再用labelImg和labelme工具对数据集进行标注;对训练的网络模型添加了3层最大池化层,并在回归损失方面对YOLOv4的CIOU回归损失函数进行了改进,提出了针对复杂特征、适范围提高预测准确率的置信度相关函数BIOU。结果表明,改进的YOLOv4网络模型训练遮挡苹果位置树枝的F1和AP分别比原始网络训练全部树枝高出20.00个百分点和23.36个百分点,获得训练效果更好的数据集和树枝识别网络。 展开更多
关键词 树枝识别 YOLOv4 语义分割 数据集训练 BIOU边框回归损失函数
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基于CTPN+CRNN模型的文字检测和识别的功能与实现
16
作者 马大为 《数字技术与应用》 2024年第4期93-95,共3页
本文通过对基于深度学习(Deep Learning,DL)技术处理文字检测和识别相关任务模型的功能研究,针对文献中水平分布的文字选取适合的模型,搭建模型环境并建立训练数据集和测试数据集,对模型进行实验和测试。结果表明,深度学习模型处理相关... 本文通过对基于深度学习(Deep Learning,DL)技术处理文字检测和识别相关任务模型的功能研究,针对文献中水平分布的文字选取适合的模型,搭建模型环境并建立训练数据集和测试数据集,对模型进行实验和测试。结果表明,深度学习模型处理相关任务在理论和现实情况下都具有可行性,并提出了优化模型的可行性建议,以此展望此类模型未来在图书馆实施的业务场景。 展开更多
关键词 测试数据 任务模型 检测和识别 深度学习 优化模型 业务场景 训练数据
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生成式人工智能及其教育应用的基本争议和对策 被引量:38
17
作者 苗逢春 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第1期4-15,共12页
本文是对联合国教科文组织《生成式人工智能教育与研究应用指南》的系列解读第二篇,着重讨论生成式人工智能及其教育应用引发的基本争议。“基于工作过程”技术缺陷,生成式人工智能已引发加速数据贫穷、技术不透明导致服务辖区内治理缺... 本文是对联合国教科文组织《生成式人工智能教育与研究应用指南》的系列解读第二篇,着重讨论生成式人工智能及其教育应用引发的基本争议。“基于工作过程”技术缺陷,生成式人工智能已引发加速数据贫穷、技术不透明导致服务辖区内治理缺失、未经许可搜集训练用数据、模型架构不可解释、基础模型不理解真实世界、生成的信息污染互联网、强势价值观投射、助长违法性深伪等多重争议。生成式人工智能会对平等、包容、学习主体能动性、价值观及语言文化多样性、知识建构的多元性等教育核心价值产生直接而深远的冲击,而这些核心价值应被秉承为考证生成式人工智能教育适用性的逻辑基点。决策者和实践者应遵循“优先管制、确保包容、引导应用”的逻辑路径,强化全系统监管法规和执法能力,确保教育生成式人工智能生态系统安全可信、自主可控、本地适用,进而通过能力建设和实践指导等措施引导合理的教育应用实践。 展开更多
关键词 生成式人工智能 内容加工 训练数据来源 公平、包容及语言文化多样性
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基于AdaBoost算法的混凝土抗压强度预测 被引量:2
18
作者 胡畔 肖约 +2 位作者 汪芳 唐文泽 周华 《武汉工程大学学报》 CAS 2024年第1期111-118,共8页
论文采集1030组混凝土抗压强度试验数据,通过训练AdaBoost算法,得到可用于预测混凝土抗压强度值的模型。结果表明:AdaBoost算法模型可以在给定输入变量的情况下准确有效地预测混凝土抗压强度;10折交叉验证决定系数R2的平均值达到0.952,... 论文采集1030组混凝土抗压强度试验数据,通过训练AdaBoost算法,得到可用于预测混凝土抗压强度值的模型。结果表明:AdaBoost算法模型可以在给定输入变量的情况下准确有效地预测混凝土抗压强度;10折交叉验证决定系数R2的平均值达到0.952,平均绝对百分比误差(MAPE)达到11.39%,说明十折交叉验证具有较高准确率;AdaBoost算法与人工神经网络和支持向量机独立学习算法比较,表现出集成学习算法的优越性;讨论了AdaBoost算法模型中训练数据集数量、弱学习器类型和输入变量的数量相关因素,发现使用1030数据集的80%可以获得良好的预测结果。 展开更多
关键词 混凝土 抗压强度 机器学习 交叉验证 训练数据 弱学习器
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仿真假体视觉下神经网络算法的应用研究 被引量:1
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作者 赵瑛 李琦 +2 位作者 王冬晖 于爱萍 谷宇 《现代电子技术》 北大核心 2020年第4期164-166,172,共4页
尽管已有多种图像处理策略被应用到视觉假体的仿真研究中并提高了被试的识别表现,但在植入电极数量有限的情况下,如何保证盲人获得足够的拓扑信息是视觉假体仍需解决的问题。在此背景下,本文将两种神经网络算法应用到仿真假体视觉中对... 尽管已有多种图像处理策略被应用到视觉假体的仿真研究中并提高了被试的识别表现,但在植入电极数量有限的情况下,如何保证盲人获得足够的拓扑信息是视觉假体仍需解决的问题。在此背景下,本文将两种神经网络算法应用到仿真假体视觉中对图像进行前景目标提取和像素化处理,首先利用图像分割数据集训练一个U-net网络得到前景提取后的结果,将其像素化之后与提取前的原图配对,再利用配对后的数据集训练一个Pix2Pix网络从而实现了将彩色图像"翻译"为像素化图像的目标。实验结果表明,与传统图像处理算法相比U-net网络具有更准确的目标提取效果,且经Pix2pix网络"翻译"后的图像也与标签图像更相似,有助于提高假体佩戴者的识别准确率。 展开更多
关键词 仿真假体视觉 神经网络算法 前景目标提取 像素化处理 数据集训练 图像配对
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基于CGAN的居住区强排方案生成设计方法 被引量:17
20
作者 孙澄 丛欣宇 韩昀松 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期111-121,共11页
居住区强排方案设计有助于提高项目容积率,是达成集约化建设的重要途径.既有强排设计多由设计者基于日照模拟分析结果,主观制定强排设计决策,设计效率较低.旨在立足深度学习技术语境,提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的居住区强排方案生... 居住区强排方案设计有助于提高项目容积率,是达成集约化建设的重要途径.既有强排设计多由设计者基于日照模拟分析结果,主观制定强排设计决策,设计效率较低.旨在立足深度学习技术语境,提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的居住区强排方案生成设计方法,应用pix2pix算法,构建基于CGAN的居住区强排方案生成设计模型,通过学习低层、多层、高层居住区轮廓与强排设计方案总平面图的对应关系,生成任意居住区轮廓条件下的居住区强排设计方案,提高居住区强排设计精度与效率,推动城市土地的高效率利用.以中纬度地区的3个居住区为例,验证所提方法的应用效果,评价所生成方案的日照性能.结果表明:所生成低层方案可满足大寒日2 h日照要求,多层方案中96%的房间可满足日照要求,高层方案中84%的房间可满足日照要求,高层容积率>3.0、多层容积率>1.5、低层容积率>0.5,说明所生成方案有效利用了城市用地,且应用所建立模型可在3 s内生成居住区强排设计方案,显著降低了强排设计耗时,提高了设计效率. 展开更多
关键词 居住区强排方案设计 CGAN 训练数据 模型预测 验证评价
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