机构名称：
¥ 2.0
方法：视觉技术的进步对多个对象检测和场景理解的领域有重大影响。这些任务是各种技术的组成部分，包括将场景集成到增强现实中，促进机器人导航，启用自主驾驶系统以及改善旅游信息中的应用程序。尽管在视觉解释方面取得了长足的进步，但许多挑战仍然存在，包括语义理解，遮挡，定向，标记数据的可用性不足，照明不均匀，包括阴影和照明，方向变化，对象大小以及背景变化。为了克服这些挑战，我们提出了一个创新的场景识别框架，事实证明这是非常有效的，并产生了非凡的结果。首先，我们在场景数据上使用内核卷积执行预处理。第二，我们使用UNET分割执行语义分割。然后，我们使用离散小波变换（DWT），SOBEL和LAPLACIAN以及文本（本地二进制模式分析）从这些分段数据中提取特征。要识别对象，我们使用了深度信念网络，然后找到对象对象关系。最后，Alexnet用于基于图像中识别的对象将相关标签分配给场景。
多对象检测的远程智能感知系统
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