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搜索结果: 1-15 共查到计算机科学技术 视觉相关记录411条 . 查询时间(0.117 秒)
智能机器视觉在预警侦察、安防监控、医学影像等领域有着广泛的应用前景,然而,在低对比度光学环境下,对弱目标的智能感知一直面临着准确率低与鲁棒性差的严峻挑战。这主要是由于,目标与背景光信号之间的强度差异很小,目标信号几乎被淹没在背景噪声中,采用传统半导体像元独立工作的静态光电探测技术无法从背景信号中准确区分出目标信号。因此,如何利用可兼容传统硅基技术且生长加工工艺较成熟的低维材料,开发新原理智能感知硬...
人工视觉芯片是一种感算一体化的图像传感器,能够单芯片完成图像获取和原位实时智能图像处理等任务,是一种典型的边端型智能感知系统芯片。它可以被广泛应用于自动驾驶、敏捷机器人、智能无人机、混合现实和工业机器视觉等前沿邻域。目前的人工视觉芯片以多比特实数数据形式在片上进行图像信息的获取、表达、处理和传输,面临处理数据量大、深度神经网络计算复杂度高、电路复杂、片上存储开销大、处理延迟和功耗大等诸多的设计和应...
中国科学院沈阳自动化研究所专利:一种基于视觉图像的运粮车谷物装载状态检测方法及装置
中国科学院沈阳自动化研究所专利:基于单目视觉的IMU漂移补偿方法
中国科学院深圳先进技术研究院专利:一种基于计算机视觉的虚拟体育系统及其实现方法
2023年11月27日,南京农业大学薛金林教授团队在Computers and Electronics in Agriculture期刊发表了题为:High-precision Target Ranging in Complex Orchard Scenes by Utilizing Semantic Segmentation Results and Binocular Vision的研究论文。该...
近日,南方科技大学深港微电子学院2020级本科生魏子焜在视觉大模型边缘计算领域取得新进展,相关算法设计成果“FMTT : Fused Multi-head Transformer with Tensor-compression for 3D Point Clouds Detection on Edge Devices”被欧洲设计自动化与测试会议(Design, Automation & Test ...
中国科学院深圳先进技术研究院专利:基于机器视觉的表面缺陷检测装置
中国科学院深圳先进技术研究院专利:一种基于双目立体视觉的人机交互方法及系统
“数字图像处理”和“计算机视觉”课程是人工智能专业的必修课,也是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。这两门课具有很高的相关性,几乎所有高等院校都有开设。这两门课有较多理论知识,这些理论知识需要学生动手实践方能深刻理解。将理论学习与实践相结合,通过动手实践不仅可以理解理论,还可以提升工程应用能力,避免“纸上谈兵”和“眼高手低”。鉴于此,南方科技大学计算机科学与工程系的于仕琪副教授团队...
2023年10月20日,“科创中国“机器视觉产学融合会议在长沙以线上线下结合的方式成功召开。会议由中国科协科学技术创新部主办,中国图象图形学学会(CSIG)、湖南大学、中南大学、长沙市科学技术协会共同承办,湖南省科学技术协会、CSIG企业联络工作委员会、CSIG三维视觉专委会、CSIG视觉认知与计算专委会、CSIG视频图像与安全专委会、机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心、潇湘实验室、湖南省自...
为深入贯彻党的二十大精神,落实党中央关于青年科技人才工作的部署,坚持党对新时代青年科技人才工作的全面领导,激励引导青年科技人才大力弘扬科学家精神,助力科技创新和经济社会高质量发展。2023年9月22日下午,第12届国际图象图形学学术会议ICIG 2023“可信视觉计算青年论坛”在南京钟山宾馆举办。本次论坛由中国图象图形学学会主办,CSIG青年工作委员会承办,论坛组织者为四川大学胡鹏副研究员、山东师...
在目前视觉Transformer的局部自注意力中,现有的策略无法建立所有窗口之间的信息流动,导致上下文语境建模能力不足.针对这个问题,基于混合高斯权重重组(Gaussian weight recombination,GWR)的策略,提出一种新的局部自注意力机制SGW-MSA(Shuffled and Gaussian window-multi-head self-attention),它融合了3种...
中国科学院合肥物质科学研究院专利:基于机器视觉的球销类不合格品的自动分检方法和装置
近日,浙江工商大学计算机科学与技术学院智能媒体大数据科研团队在深度度量学习领域研究最新研究成果被计算机视觉领域顶级会议ICCV 2023录用。研究成果:HSE: Hybrid Species Embedding for Deep Metric Learning。该论文由杨柏林教授,孙浩强,李焕波教授,陈政,蔡建禄,宋超教授共同完成。

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