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任务驱动模式下的数字图像处理实验教学探究
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作者 张波 胡燕翔 《实验室科学》 2025年第2期158-163,共6页
传统数字图像处理实验教学中更加侧重于单一知识点的实践,由于学生对各知识模块之间存在关联性理解程度不足的问题,因此难以形成以应用驱动为导向的数字图像处理知识网络。设计了“任务驱动下的综合性实验+CVIPtools”的教学模式,以解... 传统数字图像处理实验教学中更加侧重于单一知识点的实践,由于学生对各知识模块之间存在关联性理解程度不足的问题,因此难以形成以应用驱动为导向的数字图像处理知识网络。设计了“任务驱动下的综合性实验+CVIPtools”的教学模式,以解决传统教学中学生缺乏系统性学习、学习兴趣不强的问题。将该模式引入到实验教学后,教师首先根据综合性实验所需知识,确定好基础性实验的重难点,避免平均用力;然后,在教师的指导下,学生独立完成综合性实验,充分发挥主动性,提高分析和解决问题的能力。结果表明,任务驱动下的数字图像处理实验教学模式在实验教学中成功实践,并取得了较好的效果。 展开更多
关键词 数字图像处理 任务驱动 CVIPtools软件 教学模式
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政策统合:地方政府多任务协同的驱动机制——基于W县“三区融合”项目的案例研究
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作者 李晓飞 罗羽妍 《华中科技大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第5期83-94,共12页
任务分殊性与发展系统性之间的张力是地方政府实现有效治理面临的瓶颈,但并非没有破解之道。以W县“三区融合”项目为观察对象的案例研究结果表明,地方政府以国家战略规划为支点,借助其所具有的多重意义进行嵌构性转译以形成操作文本,据... 任务分殊性与发展系统性之间的张力是地方政府实现有效治理面临的瓶颈,但并非没有破解之道。以W县“三区融合”项目为观察对象的案例研究结果表明,地方政府以国家战略规划为支点,借助其所具有的多重意义进行嵌构性转译以形成操作文本,据此,在分殊性任务之间建立关联以打造任务面,进而在党委领导下,将分立松散的部门间关系改造成执行共同体并明确责任链,有力助推了多任务协同的实现。这一化解任务分殊性与发展系统性之间张力的新驱动可称为政策统合,其赋能多任务协同的运作机理体现为“三力驱动”,即政策转译阶段的“调适力驱动”、政策变现阶段的“聚合力驱动”、结果反馈阶段的“转化力驱动”。作为对地方政府多任务协同驱动机制的学理凝练,政策统合是对系统性、整体性、协同性改革原则独特功能的田野验证,它不仅发掘了地方政府创造性执行的新面向,也诠释了将源自顶层设计的政治势能转化为集体行动动能和地方治理效能的中国式路径。 展开更多
关键词 政策统合 多任务协同 任务分殊性 三力驱动 创造性执行
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融合小波变换的露天矿无人车视觉多任务感知方法 被引量:1
3
作者 李少博 顾清华 +1 位作者 阮顺领 江松 《煤炭学报》 北大核心 2025年第S1期753-766,共14页
高效的环境感知是实现露天矿无人驾驶的关键一环,同时获取环境中障碍物位置、距离和可行驶区域等多种特征,已经成为无人矿卡感知露天矿复杂恶劣环境的急需任务。以往的单任务检测或分割方法已经取得了长足进步,然而这些研究未能实现有... 高效的环境感知是实现露天矿无人驾驶的关键一环,同时获取环境中障碍物位置、距离和可行驶区域等多种特征,已经成为无人矿卡感知露天矿复杂恶劣环境的急需任务。以往的单任务检测或分割方法已经取得了长足进步,然而这些研究未能实现有机结合,顺序执行多个单一任务受到计算能力限制,难以满足无人驾驶环境感知需求。因此提出一种融合小波变换的露天矿无人车视觉多任务感知方法,集成了障碍物实例分割、可行驶区域识别和深度预测任务,具备独立的环境感知能力,能够为无人车环境感知系统提供高效与高鲁棒性的环境感知支持。首先为满足不同任务的不同特征提取需求,结合了RepNCSPELAN4和ADown模块,实现模型内部高效梯度路径规划和细节信息保留,从而在保证模型轻量化的同时,提升特征提取的准确性。其次设计了融合小波变换的CWT模块,利用小波变换扩大感受野提升特征低频响应,提升分割与深度预测任务的精度。最后针对多任务模型收敛困难问题,使用基于梯度损失的Gradnorm方法,自适应平衡多个任务之间的损失。实验结果表明:所提模型在不同任务中均取得了良好的效果,障碍物检测任务精度达到了0.872,可行驶区域分割mIOU达到了0.891,深度预测任务A1精度达到了0.844。实车环境的测试结果表明:所提模型相较于顺序执行多种任务,在精度相近的情况下,减少了47.8%的推理耗时与39.7%的内存占用,对复杂恶劣环境下露天矿视觉环境感知提供了一种高效的解决方案。 展开更多
关键词 露天矿 无人驾驶 环境感知 多任务模型 小波变换
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重型货车驾驶员高速公路连续驾驶的疲劳特征分析
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作者 李琛 陈丰 +1 位作者 丁文龙 潘晓东 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期29-39,共11页
重型长途货车驾驶员在高速公路驾驶时易发生疲劳,威胁行车安全。为探究重型货车驾驶员在高速公路连续驾驶过程中的疲劳特征及其变化规律,特开展货车驾驶员高速公路连续驾车实车实验。使用摄录机对驾驶位进行全程监控,通过视频对驾驶员... 重型长途货车驾驶员在高速公路驾驶时易发生疲劳,威胁行车安全。为探究重型货车驾驶员在高速公路连续驾驶过程中的疲劳特征及其变化规律,特开展货车驾驶员高速公路连续驾车实车实验。使用摄录机对驾驶位进行全程监控,通过视频对驾驶员驾驶过程中观察后视镜次数、小动作次数等与疲劳程度相关驾驶行为进行统计;使用眼动仪对驾驶员驾驶过程中眨眼时间、瞳孔直径等眼部数据进行提取与计算。之后通过函数拟合、驾驶员行为特征分析、多层感知模型(MLP)构建的方法对重型货车驾驶员高速公路连续驾驶过程中的疲劳特征变化规律、疲劳特征与驾驶行为关系以及连续驾驶时间安全阈值进行研究。结果表明:货车驾驶员连续驾车时间安全阈值介于3.6~3.7 h之间;在驾驶任务过程中所产生的被动疲劳方面,依据平均眨眼时间判断驾驶员产生疲劳感在48.69%的情况下可比驾驶员出现主动疲劳干预行为提前5~15 min;重型长途货车驾驶员在连续驾驶1.5~2.0 h期间被动疲劳出现的频次减少;观察后视镜和做与驾驶无关的小动作两种行为的次数与平均眨眼时间具有相关性;使用观察后视镜次数、小动作次数与通信行为次数替代眼动指标构建多层感知器模型时,其对驾驶过程中的被动疲劳检出率可达到80.2%。该研究结果可为重型货车驾驶员疲劳的视频监测与提示以及货车行车安全性提升提供参考。 展开更多
关键词 交通安全 驾驶疲劳 多层感知器 连续驾驶 重型货车 驾驶任务相关疲劳
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自动驾驶信任与非驾驶任务对接管反应的影响
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作者 施灿宇 苏应竑 郑新夷 《人类工效学》 2025年第1期44-49,共6页
目的本研究探讨自动驾驶信任、非驾驶任务及其交互作用对接管反应时、疲劳度和认知负荷的影响。方法48名大学生参与实验,采用2×3的混合实验设计,通过E-Prime软件进行测试。研究使用自动驾驶信任态度量表、KSS量表和NASA-TLX量表。... 目的本研究探讨自动驾驶信任、非驾驶任务及其交互作用对接管反应时、疲劳度和认知负荷的影响。方法48名大学生参与实验,采用2×3的混合实验设计,通过E-Prime软件进行测试。研究使用自动驾驶信任态度量表、KSS量表和NASA-TLX量表。结果非驾驶任务类型显著影响接管反应时、认知负荷和疲劳度,而自动驾驶信任水平显著提高了认知负荷。结论本研究揭示了非驾驶任务对接管行为的干扰及过度信任的危害,为优化自动驾驶系统接管性能提供了参考。 展开更多
关键词 自动驾驶信任 非驾驶任务 自动驾驶接管 认知负荷 驾驶疲劳 E-PRIME
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医学人文胜任力培养导向下“医学心理学”课程改革 被引量:2
6
作者 王帅 王佳丽 +3 位作者 王宏超 姜能志 田桂香 王艳郁 《医学教育研究与实践》 2025年第3期410-417,共8页
新医科教育的多学科交融理念是顺应医学发展和社会需求的必然选择,但也对传统教育模式提出了挑战。“医学心理学”是一门典型的交叉学科,可以在贯彻这一理念的教学改革中起到先锋示范作用,对于培养医学人文精神、建立心身整合医疗观也... 新医科教育的多学科交融理念是顺应医学发展和社会需求的必然选择,但也对传统教育模式提出了挑战。“医学心理学”是一门典型的交叉学科,可以在贯彻这一理念的教学改革中起到先锋示范作用,对于培养医学人文精神、建立心身整合医疗观也很有帮助。本教学团队以医学人文胜任力为导向,以“聚焦临床、问题导向、任务驱动、知行合一”为主线进行了一系列教学创新和实践,有效地提升了学生的学习积极性、创造性和实践能力,培养了学生的人文胜任力和多学科综合素养,并取得了全国高校教师教学创新大赛二等奖、国家级线上线下混合式一流本科课程等一系列荣誉成果,为构建培养复合型卓越医学创新人才的新医科教育模式提供有益的探索。 展开更多
关键词 新医科教育 医学人文胜任力 医学心理学 聚焦临床 问题导向 任务驱动
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基于轴向注意力的多任务自动驾驶环境感知算法 被引量:1
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作者 李沈崇 曾新华 林传渠 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期769-777,803,共10页
为了满足自动驾驶要求并提升多模型间的协同效果,基于共享主干网络提出新的算法.为了提升模型的位置表达能力,将轴向注意力机制加入主干网络,在保持轻量化特征提取的前提下建立全局关键点间的联系.在多尺度信息提取阶段,引入自适应权重... 为了满足自动驾驶要求并提升多模型间的协同效果,基于共享主干网络提出新的算法.为了提升模型的位置表达能力,将轴向注意力机制加入主干网络,在保持轻量化特征提取的前提下建立全局关键点间的联系.在多尺度信息提取阶段,引入自适应权重分配方法和三维注意力机制,降低不同尺度特征间的信息冲突.根据难分样本区域优化损失函数,加强所提算法在难样本区域的细节识别能力.在BDD100K数据集上的实验结果表明,相比YOLOP,所提算法在交通目标检测任务中的平均精度均值(在IoU=50%的情况下)提高了3.3个百分点,在道路可行驶区域分割任务中的mIoU提升了1.0个百分点,车道线检测准确率提升了6.7个百分点,推理速度为223.7帧/s.所提算法在交通目标检测、可行驶区域分割和车道线检测任务上了均表现出良好的性能,能够较好平衡检测精度与推理速度. 展开更多
关键词 多任务学习 目标检测 语义分割 自动驾驶 特征融合 轴向注意力
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端到端的多任务车辆自动驾驶行为决策模型
8
作者 欧阳德霖 邱一凡 +4 位作者 王英臣 阳亮 闵海根 王文军 李国法 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第4期610-619,共10页
针对自动驾驶决策任务中时空特征处理和任务间依赖性问题,该文提出一种基于三维窗口自注意力机制的端到端驾驶决策模型。通过窗口自注意力计算输入序列的时空特征,结合多任务学习和损失权重分配,提取驾驶视频特征并预测车速和转向角。... 针对自动驾驶决策任务中时空特征处理和任务间依赖性问题,该文提出一种基于三维窗口自注意力机制的端到端驾驶决策模型。通过窗口自注意力计算输入序列的时空特征,结合多任务学习和损失权重分配,提取驾驶视频特征并预测车速和转向角。结果表明:该模型在车辆转向角预测和速度预测的准确率分别达到了86.32%和85.36%,优于FMNet、Swin-Transformer和MobileT-DSM等模型,且计算量仅为57.48GFLOPs,展现出更优的时空特征提取及性能与计算平衡。 展开更多
关键词 车辆自动驾驶 决策控制 深度学习 多任务 注意力机制
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应用于自动驾驶的多任务视觉感知网络模型
9
作者 程涛 罗濠成 +1 位作者 任斌 何春红 《东莞理工学院学报》 2025年第3期31-37,45,共8页
自动驾驶的感知系统需要同时完成交通目标检测、可行驶区域分割和车道线检测。但是,用于同时实现上述三个任务的模型难以达到实时检测的需求。因此,本文提出了一种高效快速的多任务视觉感知网络模型,同时处理三个任务并提高了推理速度... 自动驾驶的感知系统需要同时完成交通目标检测、可行驶区域分割和车道线检测。但是,用于同时实现上述三个任务的模型难以达到实时检测的需求。因此,本文提出了一种高效快速的多任务视觉感知网络模型,同时处理三个任务并提高了推理速度。该模型是基于YOLOv8的骨干网络来构建多任务视觉感知网络模型,针对分割任务提出自适应共享模块和共享分流式颈部网络来进一步实现多任务的高效推理。实验结果表明,本文的模型在BDD100k数据集上获得了较好的性能和显著的推理速度。 展开更多
关键词 自动驾驶 目标检测 实时检测 多任务模型
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基于“岗课赛证”融通的新能源汽车驱动电机故障诊断教学实践
10
作者 罗敏 《科教导刊》 2025年第29期43-45,共3页
新能源汽车驱动电机作为整车运行安全与能效控制的核心,其故障诊断任务涵盖信号解读、状态识别与控制逻辑判断等复合操作,高职传统课程难以支撑其跨域技能的要求。文章围绕驱动电机故障诊断教学任务,构建基于“岗课赛证”融通机制的课... 新能源汽车驱动电机作为整车运行安全与能效控制的核心,其故障诊断任务涵盖信号解读、状态识别与控制逻辑判断等复合操作,高职传统课程难以支撑其跨域技能的要求。文章围绕驱动电机故障诊断教学任务,构建基于“岗课赛证”融通机制的课程重构路径,从岗位能力出发重设教学目标表达逻辑,采用模块任务链匹配实训平台结构,设置竞赛任务节点嵌入教学流程,接入证书标准字段完善行为数据对照体系。教学实践依托结构化实训平台展开,验证教学成果的高效提升,推动课程内容与技能表达深度融合。 展开更多
关键词 岗课赛证 驱动电机 故障诊断 任务链 教学评价
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从“人单合一”到“全球共赢”——人力资源管理模式对外向型经济的驱动作用
11
作者 赵瑜 《山西财经大学学报》 北大核心 2025年第S2期159-161,共3页
全球化浪潮过程中,外向型经济成为诸多国家和地区经济发展的关键动力,而企业人力资源管理模式对外向型经济发展意义重大。海尔集团的“人单合一”模式,已走向全球达成“全球共赢”,成为极有价值的范例,其在人力资源管理领域的创新实践... 全球化浪潮过程中,外向型经济成为诸多国家和地区经济发展的关键动力,而企业人力资源管理模式对外向型经济发展意义重大。海尔集团的“人单合一”模式,已走向全球达成“全球共赢”,成为极有价值的范例,其在人力资源管理领域的创新实践对外向型经济的驱动作用值得深入研究。本文剖析了“人单合一”模式对外向型经济的驱动作用,为其他外向型企业提供了宝贵经验,进一步推动外向型经济发展迈向新高度。 展开更多
关键词 人单合一 人力资源 管理模式 外向型经济 驱动作用
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基于学习任务群理念的语文大单元阅读教学刍论
12
作者 林艳 《成才之路》 2025年第23期113-116,共4页
学习任务群由一系列相互关联的学习任务组成,其应用于语文大单元阅读教学中,有助于提高学生的语言运用能力,培养学生的高阶思维品质,增强学生的审美创造能力。在教学实践中,教师可基于学生主体性、情境创设性、任务驱动性原则,明确大单... 学习任务群由一系列相互关联的学习任务组成,其应用于语文大单元阅读教学中,有助于提高学生的语言运用能力,培养学生的高阶思维品质,增强学生的审美创造能力。在教学实践中,教师可基于学生主体性、情境创设性、任务驱动性原则,明确大单元阅读教学目标,精准提炼大单元主题,创新大单元阅读教学模式,健全大单元教学评价体系,在构建高效阅读课堂的同时,提高学生的阅读能力和语文学科核心素养。 展开更多
关键词 小学语文 学习任务群 大单元阅读 主体性 创设性 驱动性 主题 评价
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基于任务驱动的多糖制备工艺对其黏弹性影响综合实验教学设计 被引量:5
13
作者 李慧 王继乾 +3 位作者 姬思雪 赵玉荣 马少华 陈翠霞 《生物学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期118-122,共5页
基于科教融合和成果导向(OBE)教育理念,将生化领域的前沿科技成果转化为教学实验,培养学生的科研创新素质。引入科研项目“多糖的制备工艺对其黏弹性能的影响”并贯穿教学全过程,引导学生查阅文献并讨论“耐温耐盐、环境友好新型驱油剂... 基于科教融合和成果导向(OBE)教育理念,将生化领域的前沿科技成果转化为教学实验,培养学生的科研创新素质。引入科研项目“多糖的制备工艺对其黏弹性能的影响”并贯穿教学全过程,引导学生查阅文献并讨论“耐温耐盐、环境友好新型驱油剂开发”的热点问题,拓宽学生的学术视野,培养学生文献查阅能力;鼓励学生根据自己的知识体系设计个性化实验方案,培养学生分析问题、解决问题的能力;指导学生探究利用盐醇析法和Sevage法制备多糖的工艺并计算其得率,采用红外和紫外光谱对样品进行表征,探究不同制备工艺对黏弹性及驱替效果的影响,帮助学生搭建“生物—化工—能源”多学科知识体系,提升实践创新能力;开展数据分析、方案评价和成果路演,锻炼学生的科研探究能力。 展开更多
关键词 任务驱动 胞外多糖 制备 黏弹性 综合性实验
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The Practice Research of Task Driving Method in Basic Teaching of Information Technology
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作者 Liqiao Geng 《International Journal of Technology Management》 2013年第8期51-53,共3页
Purpose: It is used for judging the advantages and disadvantages of information technology foundation course teaching in health vocational colleges. Method: In teaching, it takes the two classes of 2012 grade nursin... Purpose: It is used for judging the advantages and disadvantages of information technology foundation course teaching in health vocational colleges. Method: In teaching, it takes the two classes of 2012 grade nursing major as the experiment object. The comparison class adopts traditonal and speaking-practice combination teaching method and the experiment class adopts task-driving teaching method. When the semester finishes, it conducts testing andd questionnaire survey, collecting the relevant data, analyzing the changes of students in the aspects of performance, learning interest and attitude, autonomous learning consciousness and ability after experiment class adopting new teaching methods. Result: The exam performance of experiment class is obviously higher than the comparison class, and the experiment class has an obvious improvement in the aspects of learning interest, autonomous learning consciousness and ability, and the difference has statistical significance. Conclusion: The task driving teaching method is suitable for the status of information foundation teaching in health vocational colleges, which improves students' performance significantly and is good for students' learning interest and enthusiasm, obtaining good classroom effect. Also, it makes students' autonomous learning consciousness and ability improve greatly. 展开更多
关键词 task driving teaching method teaching mode teaching design information tecbalology foundation
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大类招生下地球信息技术类课程教学模式研究 被引量:2
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作者 李晓燕 张艳红 《教育教学论坛》 2024年第19期29-32,共4页
大类招生已成为突破传统招生弊端、应对全球一体化的一种必然趋势。大类招生的实施对原有培养方案和课程体系提出了新的要求。以吉林大学地球科学学院为例,在对大类招生后的培养方案及课程设置结构变化进行分析的基础上,提出了地球信息... 大类招生已成为突破传统招生弊端、应对全球一体化的一种必然趋势。大类招生的实施对原有培养方案和课程体系提出了新的要求。以吉林大学地球科学学院为例,在对大类招生后的培养方案及课程设置结构变化进行分析的基础上,提出了地球信息技术类课程“成果导向+任务驱动”线上线下立体进阶式混合教学模式,探索了一套具有课程针对性的理论和实践相结合的教学方法。实践证明,该教学模式的实施可以很好地解决大类招生背景下信息类教学课时不足、实践难以完成、培养目标难以达成的问题,有效地提高了学生的探索精神和创新能力。 展开更多
关键词 大类招生 成果导向+任务驱动 地球信息技术类课程 线上线下混合式教学模式
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基于激光雷达点云的动态驾驶场景多任务分割网络 被引量:3
16
作者 王海 李建国 +1 位作者 蔡英凤 陈龙 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期1608-1616,共9页
在自动驾驶场景理解任务中进行准确的可行驶区域以及动静态物体分割对于后续的局部运动规划和运动控制至关重要。然而当前基于激光雷达点云的通用语义分割方法并不能在车端边缘计算设备上实现实时且鲁棒的预测,且不能预测当前时刻的物... 在自动驾驶场景理解任务中进行准确的可行驶区域以及动静态物体分割对于后续的局部运动规划和运动控制至关重要。然而当前基于激光雷达点云的通用语义分割方法并不能在车端边缘计算设备上实现实时且鲁棒的预测,且不能预测当前时刻的物体运动状态。为解决该问题本文提出一种可行驶区域及动静态物体多任务分割网络MultiSegNet。该网络利用激光雷达输出的深度图及处理后得到的残差图像作为编码空间特征和运动特征的表征输入到网络用于特征学习,从而避免直接处理无序高密度点云。针对深度图在不同方向视角内目标分布数量差异较大的特点,本文提出了变分辨率分组输入策略。该方法能在降低网络计算量的同时提高网络的分割精度。为适配不同尺度目标所需要的卷积感受野尺寸本文提出了深度值引导的分层空洞卷积模块。同时本文为有效关联并融合不同时域下物体的空间位置和姿态信息提出了时空运动特征增强网络。为验证所提出MultiSegNet的有效性,本文在大规模点云驾驶场景数据集SemanticKITTI及nuScenes上进行验证。结果表明:可行驶区域、静态物体和动态物体的分割IoU分别达到98%、97%和70%,性能优于主流网络,且在边缘计算设备上实现实时推理。 展开更多
关键词 无人驾驶 激光雷达 多任务点云分割网络 动态物体分割
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面向自动驾驶的多任务辅助驾驶策略学习方法 被引量:1
17
作者 罗玉涛 薛志成 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期31-40,共10页
随着自动驾驶技术的发展,深度强化学习成为实现高效驾驶策略学习的重要手段。然而,实施自动驾驶面临着复杂多变的交通场景带来的挑战,并且现有的深度强化学习方法存在场景适应能力单一、收敛速度较慢的问题。针对此类问题,为提高自动驾... 随着自动驾驶技术的发展,深度强化学习成为实现高效驾驶策略学习的重要手段。然而,实施自动驾驶面临着复杂多变的交通场景带来的挑战,并且现有的深度强化学习方法存在场景适应能力单一、收敛速度较慢的问题。针对此类问题,为提高自动驾驶车辆的场景适应能力和策略学习效率,文中提出了一种多任务辅助的驾驶策略学习方法。该方法首先基于深度残差网络构建了编码器-多任务解码器模块,将高维驾驶场景压缩为低维表征,并采用语义分割、深度估计和速度预测的多任务辅助学习,以提高低维表征的场景信息丰富程度;然后,以该低维表征作为状态输入,构建基于强化学习的决策网络,并设计多约束奖励函数来引导驾驶策略的学习;最后,在CARLA中进行仿真实验。结果表明:相较于DDPG、TD3等经典方法,文中方法通过多任务的辅助改善了训练进程,学习到更优的驾驶策略;在环岛、路口等多个典型城市驾驶场景中实现了更高的任务成功率和驾驶得分,具备优秀的决策能力和场景适应性。 展开更多
关键词 端到端自动驾驶 强化学习 多任务学习 驾驶策略 决策
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基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型 被引量:4
18
作者 牛国臣 王晓楠 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1491-1499,共9页
感知是自动驾驶的基础和关键,但大多数单个模型无法同时完成交通目标、可行驶区域和车道线等多项检测任务。提出一种基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型,可以同时检测交通目标、可行驶区域和车道线。使用编解码网络提取初始特征,... 感知是自动驾驶的基础和关键,但大多数单个模型无法同时完成交通目标、可行驶区域和车道线等多项检测任务。提出一种基于交叉注意力的多任务交通场景检测模型,可以同时检测交通目标、可行驶区域和车道线。使用编解码网络提取初始特征,利用混合空洞卷积对初始特征进行强化,并通过交叉注意力模块得到分割和检测特征图。在分割特征图上进行语义分割,在检测特征图上进行目标检测。实验结果表明:在具有挑战性的BDD100K数据集中,所提模型在任务精度和总体计算效率方面优于其他多任务模型。 展开更多
关键词 注意力机制 多任务学习 自动驾驶 目标检测 混合空洞卷积
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基于ERP的草原公路自动驾驶接管认知特性研究 被引量:1
19
作者 高明星 岳晶晶 +1 位作者 李鹏飞 马东梅 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期69-75,共7页
探究草原公路L3级有条件自动驾驶接管过程中驾驶员的认知特性,对提升自动驾驶技术的普适性和安全性有重要意义。根据感官参与维度负荷等级评价法,设计4种不同负荷等级的非驾驶相关任务(NDRTs):0级负荷-无NDRTs、1级负荷-听新闻、2级负荷... 探究草原公路L3级有条件自动驾驶接管过程中驾驶员的认知特性,对提升自动驾驶技术的普适性和安全性有重要意义。根据感官参与维度负荷等级评价法,设计4种不同负荷等级的非驾驶相关任务(NDRTs):0级负荷-无NDRTs、1级负荷-听新闻、2级负荷-看视频、3级负荷-玩游戏,并结合草原公路典型风险接管场景(牲畜占道)开展模拟驾驶实验。利用事件相关电位(ERP)分析不同NDRTs下驾驶员的P300与N2b的脑地形图、潜伏期和波幅值变化规律,综合NASA-TLX量表进行接管认知主客观评价。结果表明:(1)参与认知资源分配和注意力调控的额区和顶区中P300、N2b成分变化最为明显;(2)P300波幅值和N2b潜伏期均在1级负荷NDRTs下达到最小值,而在3级负荷NDRTs下P300潜伏期和N2b波幅值出现显著下降;(3)在草原公路自动驾驶过程中,建议驾驶人执行涉及听觉和认知资源的1级负荷NDRTs,尽量避免执行占用多种感官参与维度的3级负荷NDRTs。 展开更多
关键词 草原公路 自动驾驶 接管认知 非驾驶相关任务(NDRTs) 事件相关电位(ERP)
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基于分层聚合与高度语义信息感知的多任务网络 被引量:1
20
作者 蔡林泽 周爱国 +1 位作者 姚亮亮 符长虹 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期101-105,共5页
针对现有多任务网络对各项任务关系以及城市场景图像内在特征的分析稍显不足的问题,提出基于分层聚合与高度语义感知的多任务网络。首先,为增强特征提取网络的能力,使用分层聚合模块学习多层特征间的相互依赖性,经过共享与独立设计,实... 针对现有多任务网络对各项任务关系以及城市场景图像内在特征的分析稍显不足的问题,提出基于分层聚合与高度语义感知的多任务网络。首先,为增强特征提取网络的能力,使用分层聚合模块学习多层特征间的相互依赖性,经过共享与独立设计,实现浅层特征与深层特征的融合,为不同下游任务馈送所需特征;其次道路场景图像中具有一定的高度差异性,水平分割相互之间的像素级分布有着显著不同,使用高度感知模块引入该先验信息,该结构简单高效。结果表明,所提方法在BDD100K的各项性能均优于同类方法,同时将车道线数据集TuSimple和CULane重新标注扩展为多任务进行测试,取得比现有方法更好的精度,验证方法的有效性。 展开更多
关键词 自动驾驶 多任务网络 分层聚合 跨层注意力
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