多層次視覺(jué)特征學(xué)習(xí)新方法及在環(huán)境感知中的應(yīng)用研究

本項(xiàng)目的研究針對(duì)無(wú)人駕駛車(chē)輛的環(huán)境感知問(wèn)題，研究了多層視覺(jué)特征的學(xué)習(xí)與表示方法、序貫數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)方法以及多源信息的特征融合方法。主要研究?jī)?nèi)容和成果包括：（1）系統(tǒng)地總結(jié)了多層視覺(jué)特征學(xué)習(xí)與表示理論；（2）研究了小角度旋轉(zhuǎn)與視角變化下的不變性目標(biāo)描述特征，提出了一種基于底層神經(jīng)元通道特征的目標(biāo)檢測(cè)方法，為了驗(yàn)證算法，建立了大規(guī)模路標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，該檢測(cè)方法在行人和路標(biāo)檢測(cè)國(guó)際公開(kāi)的和自建的數(shù)據(jù)庫(kù)中均取得了優(yōu)異的性能；（3）深入挖掘多層次視覺(jué)特征的神經(jīng)計(jì)算本質(zhì)，針對(duì)紋理-結(jié)構(gòu)屬性解耦描述的特征提取問(wèn)題，提出了一種新穎的中層特征提取算法，該算法在多個(gè)國(guó)際公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)中均得到了更好的識(shí)別率；（4）研究了慢速性約束的多層次序貫數(shù)據(jù)，深入挖掘?qū)哟伍g的特征遞進(jìn)轉(zhuǎn)化關(guān)系，提出了一種基于級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)多層次視覺(jué)特征的目標(biāo)跟蹤方法以及一種基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的層次化動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)方法，所提方法在國(guó)際公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)中的性能優(yōu)于目前主流的算法；（5）研究了時(shí)空數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的多層次特征學(xué)習(xí)方法，融合圖像表觀特征和結(jié)構(gòu)信息，提出了一種基于關(guān)鍵點(diǎn)親和場(chǎng)的交警動(dòng)作識(shí)別方法，該方法在交警動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得了較高的識(shí)別準(zhǔn)確率；分析圖像幀間的運(yùn)動(dòng)流場(chǎng)信息，提出了一種基于多層次信息時(shí)域融合的行為識(shí)別方法，該方法在國(guó)際公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)中的性能優(yōu)于主流的算法；（6）研究了高層特征結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)方法，提出了一種基于結(jié)構(gòu)化隨機(jī)森林的道路檢測(cè)方法；研究了多源信息的層次化學(xué)習(xí)方法，提出了一種基于混合條件隨機(jī)場(chǎng)的道路檢測(cè)方法，該方法在國(guó)際公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)中性能優(yōu)于同類(lèi)算法。本項(xiàng)目的研究成果既包含多層次特征學(xué)習(xí)與表示的理論創(chuàng)新又強(qiáng)調(diào)研究成果的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，相關(guān)研究成果成功地應(yīng)用于無(wú)人駕駛平臺(tái)，并表現(xiàn)出良好的性能。項(xiàng)目組搭建的無(wú)人駕駛系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)在近年的國(guó)內(nèi)無(wú)人車(chē)競(jìng)賽中名列前茅。本項(xiàng)目的研究對(duì)解決無(wú)人駕駛的環(huán)境感知問(wèn)題，以及推動(dòng)我國(guó)無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。 2100433B

無(wú)人駕駛車(chē)輛的環(huán)境感知能力，特別是視覺(jué)感知能力是決定其性能優(yōu)越的關(guān)鍵性因素。本項(xiàng)目針對(duì)無(wú)人駕駛車(chē)輛視覺(jué)環(huán)境感知系統(tǒng)這一具體應(yīng)用，研究新穎的多層視覺(jué)特征學(xué)習(xí)與表示方法。主要研究?jī)?nèi)容包括：(1) 深入分析多層次視覺(jué)特征學(xué)習(xí)與表示理論和其蘊(yùn)含的神經(jīng)計(jì)算本質(zhì)；(2) 研究滿(mǎn)足慢速性約束的多層次序貫數(shù)據(jù)的特征學(xué)習(xí)方法，建立小角度旋轉(zhuǎn)與視角變化下的不變性目標(biāo)描述特征，提高動(dòng)態(tài)環(huán)境下的特定目標(biāo)識(shí)別能力；(3) 研究利用多源圖像信息建立多光譜的層次化特征學(xué)習(xí)方法，并應(yīng)用于環(huán)境感知中的語(yǔ)義場(chǎng)景識(shí)別任務(wù)；(4) 研究時(shí)空數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的多層次特征學(xué)習(xí)方法，并應(yīng)用于環(huán)境感知中的運(yùn)動(dòng)行為識(shí)別任務(wù)：交警動(dòng)作識(shí)別和異常行為識(shí)別。該項(xiàng)目在進(jìn)行理論創(chuàng)新的同時(shí)將完成能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)任務(wù)的環(huán)境感知系統(tǒng)，所以說(shuō)項(xiàng)目研究有較強(qiáng)的理論意義和應(yīng)用價(jià)值，并且對(duì)于推動(dòng)我國(guó)無(wú)人駕駛車(chē)輛技術(shù)的發(fā)展有著重要的意義。

環(huán)境感知是文化地理學(xué)借心理學(xué)新的研究或成果來(lái)分析人地關(guān)系的。人與自然環(huán)境關(guān)系中的各種可能性進(jìn)行選擇時(shí)不是任意的、隨機(jī)的和毫無(wú)規(guī)律的，而是有一定的客觀規(guī)律可尋的。它是受一種思想意識(shí)的支配，這種思想意識(shí)就是環(huán)境感知。每個(gè)人總是生活在一定的環(huán)境中，由于受其環(huán)境及文化的影響，在人們頭腦中必然形成一種印象，這種由環(huán)境影響而形成的的印象，就稱(chēng)之為環(huán)境感知。

指系統(tǒng)具有周?chē)h(huán)境參數(shù)的采集、語(yǔ)義表達(dá)、語(yǔ)義查詢(xún)解析和語(yǔ)義推理的能力.2100433B