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学院“互联”学术沙龙通知(第4期)—— 从传统到深度:烟雾视觉识别、检测及分割方法
( 发布日期:2019-12-05 阅读:次)

主讲内容:


传统火灾探测采用基于光电、离子等点式传感器,精度非常高,但存在响应速度慢、监测范围窄等缺点。采用计算机视觉技术模拟人眼的观察行为可以克服传统传感器的缺点。烟雾探测能提供及早火灾预警,但烟雾的视觉信息不显著、易造成图像模糊、存在半透明背景干扰等因素,造成现有算法精度不高。从整图烟雾分类(烟雾识别)、图像块烟雾识别与局部化(烟雾检测)、烟雾像素级分类(烟雾分割)三个层次出发,回顾视觉烟雾探测领域的国内外研究现状、典型算法基本原理、各自优势、存在问题等。根据烟雾的色彩、纹理、形状等特点,分析传统方法在特征提取、分类器设计等方面的优缺点。介绍深度神经网络在烟雾识别、检测和分割上的研究进展。为了解决烟雾分割难题,我们设计出编码、解码神经网络结构,专门用于烟雾区域分割,甚至烟雾浓度估计理论,以及探测该算法的应用前景。


 


时间:12月11日 周三 19:30-20:30

地点:信电楼204

讲座人:袁非牛  

            研究方向:人工智能、深度学习、图像处理、模式识别

    欢迎对本活动感兴趣的师生参加!

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