成果简介:
在视觉大数据时代,如何实现多源异构视觉数据的有效融合及其驱动学习,是当前基于视觉理解的工业智能应用亟需解决的关键技术。基于多个国家和省部级基金项目的研究成果,已提出或部分实现多项异构视觉数据融合及其驱动学习技术,发表相关SCI/EI研究论文10余篇,申请技术发明专利2项,软件著作权5项。
核心技术包括:
多源异构视觉数据的特征提取技术
多源异构数据的有效融合技术
基于领域迁移的大规模多源视觉理解技术
主要应用领域:
大规模视觉目标定位
多源视觉目标信息融合与识别
多源异构视觉数据分类与智能检索
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