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基于深度强化学习的无信号灯路口决策研究 被引量:2
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作者 傅明建 郭福强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期91-99,共9页
无信号灯左转路口是自动驾驶场景中最为危险的场景之一,如何实现高效安全的左转决策是自动驾驶领域的重大难题。深度强化学习(DRL)算法在自动驾驶决策领域具有广阔应用前景。但是,深度强化学习在自动驾驶场景中存在样本效率低、奖励函... 无信号灯左转路口是自动驾驶场景中最为危险的场景之一,如何实现高效安全的左转决策是自动驾驶领域的重大难题。深度强化学习(DRL)算法在自动驾驶决策领域具有广阔应用前景。但是,深度强化学习在自动驾驶场景中存在样本效率低、奖励函数设计困难等问题。提出一种基于专家先验的深度强化学习算法(CBAMBC SAC)来解决上述问题。首先,利用SMARTS仿真平台获得专家先验知识;然后,使用通道-空间注意力机制(CBAM)改进行为克隆(BC)方法,在专家先验知识的基础上预训练模仿专家策略;最后,使用模仿专家策略指导深度强化学习算法的学习过程,并在无信号灯路口左转决策中进行验证。实验结果表明,基于专家先验的DRL算法比传统的DRL算法更具优势,不仅可以免去人为设置奖励函数的工作量,而且可以显著提高样本效率从而获得更优性能。在无信号灯路口左转场景下,CBAM-BC SAC算法与传统DRL算法(SAC)、基于传统行为克隆的DRL算法(BC SAC)相比,平均通行成功率分别提高了14.2和2.2个百分点。 展开更多
关键词 深度强化学习 自动驾驶 模仿学习 行为克隆 驾驶决策
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基于感兴趣区域的色彩传递算法 被引量:3
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作者 程琳琳 陈昭炯 傅明建 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第2期39-43,共5页
针对传统色彩传递算法在实际应用中灵活度不高的问题,提出一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的色彩传递算法。通过提取目标图像的感兴趣区域,将其与用户所选图像进行拼贴,得到新目标图像,并以此进行色彩传递,解决了色彩传递... 针对传统色彩传递算法在实际应用中灵活度不高的问题,提出一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的色彩传递算法。通过提取目标图像的感兴趣区域,将其与用户所选图像进行拼贴,得到新目标图像,并以此进行色彩传递,解决了色彩传递用户对图像色彩处理多样化、个性化需求的问题。同时,针对传统感兴趣区域提取方法容易受纹理噪声干扰、提取尺寸不易控制等问题,提出一种基于变异度的感兴趣区域提取新算法。实验结果表明,该算法效果良好。基于变异度的感兴趣区域提取算法可更准确获取图像的感兴趣区域。基于感兴趣区域的色彩传递算法可在不影响图像主体内容表达的情况下,使得色彩传递的效果更加生动多变,更具个性化,提高了色彩传递应用的灵活度。 展开更多
关键词 感兴趣区域 色彩传递 变异度 lαβ颜色空间
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一种基于情感语义的色彩传递源图选择算法
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作者 程琳琳 陈昭炯 傅明建 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期78-82,163,共6页
针对色彩传递算法,在图像、视频着色过程中,用户人工选择源图像盲目性高、工作量大、自动化程度差的问题,提出一种基于情感语义的色彩传递源图像自动选择算法。利用图像的情感语义,通过提取用户所选情感的颜色特征与图库图像的颜色特征... 针对色彩传递算法,在图像、视频着色过程中,用户人工选择源图像盲目性高、工作量大、自动化程度差的问题,提出一种基于情感语义的色彩传递源图像自动选择算法。利用图像的情感语义,通过提取用户所选情感的颜色特征与图库图像的颜色特征进行相似性比对,自动为用户检索出相应的源图像,为用户选择所需的源图像提供依据。实验结果表明,算法效果良好,提高色彩传递应用过程的自动化水平,减少人工干预的程度。 展开更多
关键词 情感语义 色彩传递 源图选择 颜色特征 lαβ颜色空间
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一种基于SVD的图像水彩风格绘制算法
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作者 程琳琳 陈昭炯 傅明建 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第5期183-186,215,共5页
针对传统图像水彩风格生成算法时间效率低,且容易出现色彩不协调的问题,提出一种基于奇异值分解SVD(singular value decomposition)的图像水彩风格绘制算法。利用SVD算法提取图像的主成分,再通过mean-shift算法实现图像的水彩风格效果... 针对传统图像水彩风格生成算法时间效率低,且容易出现色彩不协调的问题,提出一种基于奇异值分解SVD(singular value decomposition)的图像水彩风格绘制算法。利用SVD算法提取图像的主成分,再通过mean-shift算法实现图像的水彩风格效果。采用色彩传递算法,改善图像水彩风格的色彩视觉效果。实验结果表明,该算法实现的水彩风格艺术效果良好,可提高时间效率,同时色彩传递技术也使得水彩风格的艺术效果更加灵活多变。 展开更多
关键词 奇异值分解(SVD) 色彩传递 MEAN-SHIFT 水彩风格绘制 分水岭变换
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