《学习时报》关注前沿科技:精准识别伪装场景技术
近日,南开大学范登平教授在《学习时报》发表文章《如何精准识别伪装场景》,深入探讨了该领域最新进展。文章指出,伪装技术在军事及其他领域应用广泛,给目标探测带来巨大挑战。而伪装场景理解技术应运而生,它结合认知科学、心理学和人工智能等学科,能有效识别主动或被动融入环境的伪装目标,具有极高的军事和民用价值。
从生物伪装到人工智能识别
自然界中,生物伪装现象普遍存在,例如变色龙的拟态。早期研究主要依赖手工设计特征和局部区域计算,效果有限。直到2020年,中国科研团队发布了首个大规模伪装目标检测数据库COD10K,并研发了高效的搜索识别网络SINet,这一突破性进展受到国际关注。随后,图像和视频伪装目标检测成为该领域的基础性工作。
伪装目标检测面临诸多挑战,例如边缘模糊、纹理多样性等。科研人员提出了基于边缘梯度和不确定性图的建模方法等新思路,以提高检测精度。
多领域应用前景广阔
近年来,全球科研团队在伪装场景理解方面取得了显著进展,形成了图像伪装目标检测、伪装目标等级排序、多模态伪装目标检测等多个子任务。其应用前景涵盖军事、海洋、医疗和工业等多个领域:
此外,该技术在生物仿生材料、机器人技术、文娱艺术和农业等领域也具有广泛的应用潜力。
中国在该领域处于国际领先地位
中国在伪装场景理解技术方面已取得显著进展,拥有核心数据、基础技术和评价标准,并形成了规模化的研究社群。 为进一步推动该领域发展,应加大资金投入,支持原创性研究,扶持优秀科研团队,并加强国际合作与交流,探索更多应用场景。
(作者系南开大学计算机系主任、教授)
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