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视觉场景理解的模式表征与计算理论及方法

获奖分类: 自然科学奖

获奖名称: 视觉场景理解的模式表征与计算理论及方法

获奖年份: 2016

获奖级别: 二等奖

主要完成单位: 西安交通大学

主要完成人: 郑南宁、薛建儒、孙剑、刘铁、杜少毅

成果简介:

视觉场景理解是人工智能领域长期关注的科学问题。本项目对视觉模式表征与计算的联合求解框架开展了深入研究,主要发现点有:(1)建立了视觉场景模式对应问题的随机场计算理论;(2)提出了场景理解的视觉注意力统计学习方法;(3)建立了视觉场景的紧凑模式表征与配准模型;(4)提出了视觉主导的复杂交通场景计算与理解方法。项目成果中的20篇核心论文发表在国际知名期刊和顶级会议上,总他引3187次,两篇代表作为ESI高被引论文。主要成果被引用并评价为“基准性工作”、“代表性工作”、“通用方法”;部分成果成功应用于自主驾驶验证平台,获IEEE智能交通学会杰出研究团队奖(2014)。











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