位置：立项数据库 > 立项详情页
基于深度学习的交通环境理解与目标检测方法研究
  • 项目名称：基于深度学习的交通环境理解与目标检测方法研究
  • 项目类别：重大研究计划
  • 批准号：91320101
  • 申请代码：F020502
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2014-01-01-2015-12-31
  • 项目负责人：乔宇
  • 负责人职称：研究员
  • 依托单位：中国科学院深圳先进技术研究院
  • 批准年度：2013
中文摘要：

本项目面向无人驾驶的行驶需求,借鉴生物视觉机理,特别是人视觉皮层信息处理的多层、逐层抽象、上下文融合等特性，利用近年来发展起来的深度学习方法作为主要工具，并以项目组近年在计算机视觉和智能交通领域取得的各项成果为基础,研究交通环境的解析和理解方法，研究车道的检测、路牌的检测与识别、交通场景的分类等方法，研究基于深度学习的行人和车辆检测方法。我们将利用真实数据和国际公开数据库，对所开发的方法进行测试。在此基础上，进行集成验证。

中文主题词： 深度学习；场景理解；目标检测；路牌识别；
结论摘要：

英文主题词Deep learning；Traffic scene understanding；Object detection；Traffic sign recognition；

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 5
  • 19
  • 0
  • 8
  • 0
期刊论文
Common feature discriminant analysis for matching infrared face images to optical face images
Pairwise rotation invariant co-occurrence local binary pattern
Local Multi-Grouped Binary Descriptor with Ring-based Pooling Configuration and Optimization
基于图像处理的指针式仪表智能识别方法研究
会议论文
Deep Classification of Vehicle Makers and Models: The Effectiveness of Pre-training and Data Enhance
Boosting VLAD with supervised dictionary learning and high-order statistics
Robust scene text detection with convolution neural network induced MSER trees
Pedestrian Detection Aided by Deep Learning Semantic Tasks
Accelerated High-Order Super Vectors for Visual Recognition
MIL: Music Exploration and Visualization via Lyric and Image
A Joint Evaluation of Dictionary Learning and Feature Encoding for Action Recognition
Robust scene text detection with convolution neural network induced MSER trees
Video action detection with relational dynamic-poselets
Action Recognition with Trajectory-Pooled Deep-Convolutional Descriptors
Fast Single Image Dehazing Through Edge-Guided Interpolated Filter
Saliency Detection by Multi-Context Deep Learning
Road Segmentation via Iterative Deep Analysis
From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach
Deep Learning Strong Parts for Pedestrian Detection
Deep Learning Face Attributes in the Wild
Multi-View Super Vector for Action Recognition
Action recognition with stacked fisher vectors
Switchable deep network for pedestrian detection
获奖
ImageNet2015竞赛中取得了大规模场景分类的第二名
著名视觉国际会议CVPR 2015的Large-scale Scene Understanding Challenge(LSUN) 竞赛中，获得场景分类任务第二名
ImageNet2015竞赛中取得了大规模场景分类的第二名
著名视觉国际会议CVPR 2015的Large-scale Scene Understanding Challenge(LSUN) 竞赛中，获得场景分类任务第二名
在 ECCV 2014 ChaLearn Looking at People Challenge 行为和姿态定位任务第一名
获得ICDAR2015文字图像超分辨率竞赛冠军
在 ECCV 2014 ChaLearn Looking at People Challenge 行为和姿态定位任务第一名
获得ICDAR2015文字图像超分辨率竞赛冠军
相关项目
基于统计模型的SAR图像目标检测和轮廓提取研究
期刊论文 12 会议论文 3
人类视觉认知与多尺度遥感图像智能化处理方法研究
期刊论文 18 会议论文 11 专利 1 著作 1
复杂城市交通环境中视觉显著性目标检测与分析
期刊论文 18 会议论文 17
网络信息自主整合关键技术研究
期刊论文 23 会议论文 16
深层结构学习方法研究及其在对象识别中的应用
期刊论文 4 会议论文 2
基于单目图像序列与VSMM的人体运动分析
期刊论文 12 会议论文 6 专利 25
基于社会化网络的信息推荐方法研究
期刊论文 7 会议论文 15
基于可量化脑皮层视觉认知模型的智能车辆前方道路环境理解
期刊论文 13 会议论文 4
面向视频的目标跟踪新算法及其应用研究
期刊论文 25 获奖 1 专利 3
乔宇的项目
面向服务机器人的情感认知、表达及管理关键技术
期刊论文 1
基于相位奇点的图像表示和分析方法研究
期刊论文 4 会议论文 18 专利 2
　家庭智慧云伙伴机器人关键技术研发与产业化
　家庭智慧云伙伴机器人关键技术研发与产业化