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              计算机科学技术系段凌宇教授团队荣获IEEE ICME 2019 最佳论文奖

              發布時間:2019-08-02

              信息來源:

              浏覽量:

              在近期的計算機多媒體領域國際學術會議IEEE International Conference on Multimedia and Expo (201978-12)上,来自飞天娱乐计算机科学技术系数字媒体所、数字视频编解码技术国家工程实验室段凌宇教授课题组的论文“TOWARDS DIGITAL RETINA IN SMART CITIES:A MODEL GENERATION, UTILIZATION AND COMMUNICATION PARADIGM (智慧城市數字視網膜的模型生成、利用和傳輸範式)”荣获大会最佳论文奖。论文第一作者为飞天娱乐2015級博士生樓燚航,通訊作者爲段淩宇教授。ICME是計算機多媒體領域的旗艦學術會議。本次會議共收到來自36個國家或地區的1000余篇論文投稿,論文接受率約31%                       


              高文院士團隊借鑒人類視網膜機理,提出了數字視網膜計算架構,實現特征實時彙聚、視頻按需調取、前端軟件可定義的功能。面向城市數字視網膜計算,該獲獎論文首次提出了視頻流、特征流與模型流的多流協作計算模式,改善了城市大腦的視覺通路,有效克服端--雲協同計算的模型重用與傳輸瓶頸,爲視頻數據大規模彙聚、存儲和計算提供了新思路。


              段凌宇教授课题组在数字视网膜研究與实践中发现,数字视网膜计算框架的邊缘节点缓存了大量表征识别模型與无标签数据。为此,课题组首次提出一种多模型重用机制,有效利用数字视网膜框架下邊缘节点缓存的模型和数据,生成更具域适应性和判别力的目标模型。针对多模型重用风险,论文给出了理论证明與分析,并在实验中取得了相比传统方法更优的性能增益。在视网膜计算框架下,模型的频繁传输與部署会带来较大的通信开销;为此,该工作进一步提出了模型之间高效通信的新问题,并提出了一种新颖的差分模型压缩方法,相比传统的单模型压缩方法,可有效降低模型传输代价。该论文围绕视频流、特征流、模型流,提出了城市视觉系统中的协同计算新问题,对于未来数字视网膜理论研究與实践具有指导意义。


              段淩宇教授長期從事以機器識別爲目標驅動的視覺特征分析與壓縮研究工作,以壓縮傳輸視覺特征爲突破口,通過彙聚大規模緊湊視覺特征,實現視覺對象精准分析與識別,克服了聯網分析識別提出的實時數據彙聚挑戰。課題組圍繞視覺特征的緊湊表示、模式學習、高效索引三方面系統地開展了研究工作,提升了特征的緊湊性與辨識力,優化了大規模特征檢索的可擴展性,並通過制定標准解決了傳輸壓縮特征所引發的互操作問題,全面實現了特征的小、准、快、通。作爲主起草人,制定了緊湊視覺特征國際標准MPEGCDVSMPEGCDVA,將多項研究成果轉化成爲標准規範化核心技術。MPEG-CDVS成爲多媒體領域我國主導制定的首項ISO國際標准。相關成果獲2017年度國家技術發明獎二等獎、2016年度教育部技術發明獎一等獎、2017年度中国专利优秀奖。整体研究成果已被著名互联网公司與安防领域重点企业采纳并投入运营。现担任新一代人工智能产业技术创新战略联盟(AITISA)視覺特征編碼標准組組長,圍繞數字視網膜計算框架,致力于我國自主知識産權的人工智能標准化技術。


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