無(wú)人駕駛汽車、智能機(jī)床、智能機(jī)器人、智能電子皮膚等典型智能主體為現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展提供了方便和支持,面對(duì)日益復(fù)雜的消費(fèi)需求、制造工藝、多變復(fù)雜環(huán)境等多重因素影響,傳統(tǒng)智能主體采用單物理域自主感知方法不足以因應(yīng)這種復(fù)雜、高緯度、快速變化、非線性和不確定性的動(dòng)態(tài)變化作用。為了避免復(fù)雜環(huán)境和條件下智能主體不準(zhǔn)確甚至錯(cuò)誤感知結(jié)果影響后續(xù)的自主推理、自主判斷、自主學(xué)習(xí)、自主決策等智能能力的發(fā)揮,因此需要在采集穩(wěn)定高質(zhì)量的多模態(tài)信息前提之下,利用多物理域信息之間的互補(bǔ)關(guān)系、耦合關(guān)系等,通過(guò)信息融合恢復(fù)和重建因環(huán)境復(fù)雜多變帶來(lái)的信息干擾和破壞,并對(duì)多物理域信息采用多種模式從多測(cè)度進(jìn)行感知,提高感知的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。針對(duì)了智能主體多模態(tài)信息融合問(wèn)題,構(gòu)建信息場(chǎng)與多物理域信息模型,闡述視覺模態(tài)和非視覺模態(tài)下大容量信息采集、并行處理、時(shí)頻域分析與處理方法,提出基于圖像質(zhì)量最佳的機(jī)器視覺成像優(yōu)化方法。該方法在Gopro和kohler測(cè)試基準(zhǔn)上均取得當(dāng)前最佳水平,目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確率提高0.15mAP。并且對(duì)智能主體多物理域多模態(tài)信息并行融合問(wèn)題,構(gòu)建多物理域多模態(tài)信息多模式并行融合模型,提出基于改進(jìn)變分自編碼器的多物理... 

【文章頁(yè)數(shù)】：121 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來(lái)源
    1.2 課題背景及意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)
    1.4 擬解決的主要問(wèn)題
    1.5 主要研究?jī)?nèi)容及目標(biāo)
        1.5.1 研究?jī)?nèi)容
        1.5.2 研究目標(biāo)
    1.6 主要特色及創(chuàng)新
    1.7 論文結(jié)構(gòu)
第2章 智能主體及自主感知問(wèn)題描述與建模
    2.1 概述
    2.2 智能汽車與無(wú)人駕駛汽車及其應(yīng)用環(huán)境的特性分析
        2.2.1 智能汽車及其運(yùn)動(dòng)行駛、駕駛與安全特性
        2.2.2 智能汽車應(yīng)用場(chǎng)景的環(huán)境特性
        2.2.3 無(wú)人駕駛汽車及其運(yùn)動(dòng)、駕駛與安全特性
        2.2.4 無(wú)人駕駛汽車應(yīng)用場(chǎng)景的環(huán)境特性
        2.2.5 自主感知對(duì)無(wú)人駕駛汽車應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的重要性及作用機(jī)制
        2.2.6 無(wú)人駕駛汽車的技術(shù)體系及關(guān)鍵技術(shù)
    2.3 基于智能機(jī)器的復(fù)雜制造問(wèn)題及其求解機(jī)制分析
        2.3.1 傳統(tǒng)制造方法應(yīng)對(duì)復(fù)雜制造問(wèn)題的局限性
        2.3.2 智能制造及智能機(jī)器的提出
        2.3.3 智能機(jī)器的技術(shù)體系及關(guān)鍵共性技術(shù)
        2.3.4 智能制造模式下復(fù)雜制造問(wèn)題求解模型及主要機(jī)制
    2.4 傳統(tǒng)智能機(jī)器在面臨復(fù)雜問(wèn)題與環(huán)境時(shí)的不足與局限性分析
    2.5 智能主體的提出及模型構(gòu)建
    2.6 智能主體自主感知問(wèn)題的描述與建模
        2.6.1 復(fù)雜問(wèn)題及環(huán)境對(duì)智能主體自主感知的要求
        2.6.2 自主感知對(duì)智能主體智能能力及行為的形成機(jī)制
        2.6.3 智能主體自主感知的定義與內(nèi)容
        2.6.4 人類感知機(jī)理及其對(duì)人腦思考推理決策的作用與影響
        2.6.5 多模態(tài)信息(非視覺與視覺模態(tài))的獲取與處理及融合對(duì)自主感知的作用
        2.6.6 智能主體自主感知模型
    2.7 智能主體自主感知解決方案
    2.8 本章小結(jié)
第3章 面向智能主體自主感知的多物理域多模態(tài)信息并行融合方法研究
    3.1 概述
    3.2 信息場(chǎng)與多物理域信息及其模型構(gòu)建
        3.2.1 面向?qū)ο蠹捌洵h(huán)境的信息場(chǎng)及其模型
        3.2.2 多物理域與多模態(tài)信息
        3.2.3 非視覺模態(tài)信息及其表征
        3.2.4 視覺模態(tài)信息及其表征
        3.2.5 非視覺模態(tài)下單一物理域多傳感器信息場(chǎng)模型
        3.2.6 視覺模態(tài)下多物理域信息場(chǎng)模型
        3.2.7 多模態(tài)下跨物理域信息場(chǎng)統(tǒng)一模型
    3.3 多物理域信息獲取與多模態(tài)信息融合問(wèn)題分析描述及解決思路
        3.3.1 多物理域信息獲取及其作用
        3.3.2 多模態(tài)信息融合及其作用
        3.3.3 大容量信息的并行處理融合
        3.3.4 基本解決思路
    3.4 非視覺模態(tài)下多物理域信息獲取與處理方法
        3.4.1 基本原理及主要過(guò)程
        3.4.2 高并發(fā)數(shù)據(jù)采集處理機(jī)制
        3.4.3 單一物理域與跨物理域下多傳感器的布局與信息采集
        3.4.4 跨物理域多傳感器的布局與信息采集
        3.4.5 多物理域非視覺模態(tài)信息的時(shí)域處理與分析
        3.4.6 多物理域非視覺模態(tài)信息的頻域處理與分析
    3.5 視覺模態(tài)下多物理域信息獲取與處理方法
        3.5.1 基本原理及主要過(guò)程
        3.5.2 基于圖像質(zhì)量最佳的機(jī)器視覺成像優(yōu)化方法及系統(tǒng)
        3.5.3 基于時(shí)間片輪轉(zhuǎn)調(diào)度算法的大容量圖像并行處理方法
        3.5.4 基于視覺模態(tài)信息的多物理域多維特征提取方法
    3.6 多物理域多模態(tài)信息多模式并行融合機(jī)理及模型
        3.6.1 幾種信息融合方法的比較分析
        3.6.2 人腦認(rèn)知科學(xué)及其神經(jīng)生物學(xué)機(jī)制給予信息融合的啟示
        3.6.3 多物理域多模態(tài)信息多模式并行融合機(jī)理與模型
    3.7 基于改進(jìn)變分自編碼器的多物理域多模態(tài)信息融合方法
        3.7.1 實(shí)時(shí)感知及其對(duì)信息融合的要求
        3.7.2 常規(guī)變分自編碼器(VAE,Variational Autoencoder)及其應(yīng)用與優(yōu)劣勢(shì)分析
        3.7.3 變分自編碼器的改進(jìn)思路
        3.7.4 基于改進(jìn)VAE的多模態(tài)信息融合算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)及過(guò)程
        3.7.5 利用改進(jìn)VAE的多物理域多模態(tài)信息融合仿真試驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.8 本章小結(jié)
第4章 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的智能主體多模式自主感知方法研究
    4.1 概述
    4.2 自主感知及其作用機(jī)制分析
    4.3 智能主體領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建方法
        4.3.1 領(lǐng)域知識(shí)的定義及內(nèi)涵
        4.3.2 領(lǐng)域知識(shí)的表述和獲取方法
    4.4 基于條件對(duì)抗的改進(jìn)學(xué)習(xí)算法
        4.4.1 典型學(xué)習(xí)算法比較分析及局限性
        4.4.2 學(xué)習(xí)算法改進(jìn)原理及思路
    4.5 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的隱馬爾可夫鏈改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主感知方法
        4.5.1 典型深度學(xué)習(xí)算法的比較分析及其局限性與不足
        4.5.2 隱馬爾可夫鏈(HMM)及其在信息預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)感知中的作用
        4.5.3 利用隱馬爾可夫鏈改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思路及其對(duì)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息融合的機(jī)理
        4.5.4 基于隱馬爾可夫鏈改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主感知算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)及過(guò)程
        4.5.5 采用傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法和條件對(duì)抗學(xué)習(xí)仿真結(jié)果及比較分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于多模態(tài)信息并行融合和多模式自主感知的無(wú)人駕駛汽車主動(dòng)環(huán)境感知方法及系統(tǒng)研究
    5.1 概述
    5.2 基本原理和思路
    5.3 基于無(wú)人駕駛汽車及其應(yīng)用場(chǎng)景的特性分析與建模
        5.3.1 無(wú)人駕駛對(duì)自主感知的需求
        5.3.2 擬應(yīng)用場(chǎng)景
    5.4 無(wú)人駕駛汽車自主感知模型及機(jī)理
        5.4.1 基于多傳感器信息多模式融合的無(wú)人駕駛汽車自主感知模型
        5.4.2 感知機(jī)理及過(guò)程
    5.5 基于多模式自主感知專家系統(tǒng)構(gòu)建
        5.5.1 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的優(yōu)化成像專家系統(tǒng)構(gòu)建
        5.5.2 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的多模態(tài)信息融合專家系統(tǒng)構(gòu)建
        5.5.3 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的目標(biāo)識(shí)別專家系統(tǒng)構(gòu)建
        5.5.4 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義分割專家系統(tǒng)構(gòu)建
        5.5.5 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的單目深度估計(jì)專家系統(tǒng)構(gòu)建
    5.6 算法仿真與結(jié)果分析
        5.6.1 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的優(yōu)化成像專家系統(tǒng)仿真
        5.6.2 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義分割專家系統(tǒng)仿真
        5.6.3 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的單目深度估計(jì)專家系統(tǒng)仿真
        5.6.4 基于條件對(duì)抗學(xué)習(xí)的多傳感器信息多模式融合自主感知方法仿真分析
    5.7 本章小結(jié)
第6章 智能主體自主感知試驗(yàn)研究——以無(wú)人駕駛汽車模擬仿真試驗(yàn)為例
    6.1 概述
    6.2 智能主體自主感知模擬實(shí)驗(yàn)裝置搭建
        6.2.1 系統(tǒng)目標(biāo)
        6.2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
        6.2.3 硬件結(jié)構(gòu)
        6.2.4 硬件選型及校核
        6.2.5 軟件結(jié)構(gòu)
    6.3 試驗(yàn)系統(tǒng)運(yùn)行
        6.3.1 試驗(yàn)沙盤無(wú)人駕駛小車地圖構(gòu)建與自主導(dǎo)航
        6.3.2 試驗(yàn)系統(tǒng)界面
        6.3.3 試驗(yàn)系統(tǒng)沙盤運(yùn)行結(jié)果
    6.4 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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