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大学教授为雾霾天里的无人驾驶汽车“添上双眼”

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【智慧城市网】近日，北京交通大学电子信息工程学院郏东耀教授的研究团队，在弱对比度目标识别领域取得了重大进展。该团队首次提出，借鉴人类的视觉感知机理建立一种联想机制，利用联想结果实现对弱对比度目标的可靠识别。该项研究成果发表于SCI收录下的国际权威学术期刊Neurocomputing (Jia Dongyao， Zhu Huaihua， Zou Shengxiong， Huang Ke. Recognition method based on Green Associative Mechanism for weak contrast vehicle targets. Neurocomputing. 203:45-60， 2016)

大学教授为雾霾天里的无人驾驶汽车“添上双眼”

众所周知，无人驾驶技术成为当下人们讨论的热门，它为未来新兴城市提出了一个展望的空间，而作为无人驾驶重要组成的车辆识别技术，现如今进入了一个瓶颈。主要问题在于，当面对复杂交通场景和恶劣天气(如雾霾、雨雪等)，当下流行的基于视觉车辆识别技术便显得捉襟见肘，识别率不能让人满意。而由北京交通大学郏东耀教授所提出的联想机制模型，相当程度上解决了此问题，为基于视觉的弱目标车辆检测打开了一扇门，实可谓为雾霾天的无人驾驶汽车“点上了眼睛”!

据悉，在该项研究中，对人类视皮层中用于对象识别、联想等功能的WHAT视觉通路进行了合理假设抽象，提出了具有优秀联想能力的绿色神经元交互联想网络，有效模拟了大脑的联想过程，构建了层次化的联想机制模型，从而实现了弱对比度目标的可靠识别。更加可贵的是，研究者基于“大脑总是用‘最合理’的方式进行思维”，在设计网络训练算法时，对训练过程进行调整，保证整个神经网络在神经信号传递的过程中消耗的总能量最低。郏东耀教授所负责的科研团队于弱目标检测技术的理论突破与创新，在智能化交通系统、目标检测系统、智能监控等方面都发挥重要作用，具有广泛的应用价值与前景。

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