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2.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
3.
开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。 相似文献
4.
体表电位标测中的关键技术——心电信号的数字滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
李安 《南昌航空工业学院学报》2001,15(3):7-12
小波分析在数字滤波领域中具有广大的应用前景,尤其是对具有时变特性的人体心电信号。该文介绍了如何利用coiflet小波对心电信号进行多分辨率分解和重建,并解决了小波分析在心电信号滤波中会遇到一些实际问题,比如小波基函数的选取,确定心电信号及噪声的频域表现和小波在不同尺度下的通带。实验结果表明,用coiflet小波对心电信号进行数字滤波,能很好地消除心电信号中的三大干扰;基线漂移、工频干扰和肌电干扰。 相似文献
5.
11月17日,金秋的美国首都华盛顿,层林尽染,风景如画。26个国家的27位航天首脑云集座落在华盛顿市中心与白宫、国会毗邻的罗纳德.里根国际贸易中心,出席在此举行的国际宇航科学院成立50周年暨全球航天首脑高峰会。50位知名院士的研究成果1960年成立于瑞典首都的国际宇航科学院已走过了50个春秋。 相似文献
6.
7.
无人机类脑吸引子神经网络导航技术 总被引:1,自引:0,他引:1
当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。 相似文献
8.
在Digital Instrument(DI)公司多功能SPM仪器的基础上,开发出基于原子力显微镜(AFM)调制电信号的矢量式纳米加工系统,成功地实现了纳米量级结构的加工及对加工电路中微弱电流的精密实时探测,实现了对加工电压的实时精确测量及对电容效应的实时观测等。 相似文献
9.
肢体瘫痪是人类致残的最主要原因,仅脑卒中等造成的偏瘫在我国就达两千余万患者,长期“无医可治”。中国原创的左右颈七神经交叉移位,将瘫痪上肢神经换接到同侧健康大脑,不仅偏瘫肢体功能显著恢复,更进一步更新发展了传统脑科学理论。然而对于脊髓损伤后肢体瘫痪或严重肢体残缺患者来说仅依靠医学方法尚不能有效治疗。近年来,围绕传统脑电技术发展而来的脑机接口等新兴技术衍生出的交叉学科逐渐兴起,拥有能够解决医学遗留难题的潜能,在国内外掀起一番热潮。作为国家战略需求,研究者应当抓住机会,加大力度支持跨领域、多学科融合,共同研发肢体功能重建新方案,实现新兴科技与中国原创技术融合的再次突破。 相似文献
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