色哟哟视频在线观看-色哟哟视频在线-色哟哟欧美15最新在线-色哟哟免费在线观看-国产l精品国产亚洲区在线观看-国产l精品国产亚洲区久久

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

有關(guān)態(tài)勢(shì)感知(SA)的卷積思考

AI智勝未來 ? 來源:人機(jī)與認(rèn)知實(shí)驗(yàn)室 ? 2023-04-27 11:26 ? 次閱讀

卷積是一種數(shù)學(xué)運(yùn)算,其本質(zhì)是將兩個(gè)函數(shù)進(jìn)行操作,其中一個(gè)函數(shù)是被稱為卷積核或濾波器的小型矩陣,它在另一個(gè)函數(shù)上滑動(dòng)并產(chǎn)生新的輸出。在計(jì)算機(jī)視覺中,卷積通常用于圖像處理和特征提取,它可以通過濾波器對(duì)輸入圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算,并輸出提取的特征圖像,從而幫助計(jì)算機(jī)理解圖像信息。因此,卷積的本質(zhì)是一種信號(hào)處理技術(shù),用于從輸入信號(hào)中提取有用的信息。

態(tài)勢(shì)感知(Situation Awareness,簡(jiǎn)稱SA)是指通過收集和分析各種信息、數(shù)據(jù)和情報(bào),以及實(shí)時(shí)監(jiān)控和識(shí)別環(huán)境變化和風(fēng)險(xiǎn),以獲取對(duì)當(dāng)前和未來局勢(shì)的全面、準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)和理解,從而支持決策、規(guī)劃、部署和應(yīng)對(duì)等行動(dòng)的一種能力。在軍事、安全、應(yīng)急管理、城市管理等領(lǐng)域,態(tài)勢(shì)感知是非常重要的一項(xiàng)技術(shù)和能力。

我們把SA分成態(tài)、勢(shì)、感、知四部分,并且把態(tài)、勢(shì)分為一組,用來描述外部客體及情境變化,把感、知分為一組,用來描述主體內(nèi)部變化,這樣一來,就可分別對(duì)態(tài)-勢(shì)組、感-知組進(jìn)行卷積處理,以實(shí)現(xiàn)人機(jī)環(huán)境系統(tǒng)的深度態(tài)勢(shì)感知,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)計(jì)算與算計(jì)融合的理論框架。

1、態(tài)與勢(shì)的卷積

態(tài)與勢(shì)的卷積運(yùn)算可以表示為:f(x) = g(x-x‘)h(x’)

其中,g(x)表示態(tài)函數(shù),h(x)表示勢(shì)函數(shù),f(x)表示態(tài)勢(shì)函數(shù)。

在任務(wù)過程中,態(tài)函數(shù)描述客體的狀態(tài),而勢(shì)函數(shù)描述客體在某個(gè)狀態(tài)的勢(shì)能。當(dāng)客體在某一狀態(tài)時(shí),其態(tài)勢(shì)函數(shù)的值等于該狀態(tài)的所有勢(shì)能和態(tài)函數(shù)的積分。

因此,態(tài)和勢(shì)的卷積運(yùn)算可以用來計(jì)算客體在不同狀態(tài)的態(tài)勢(shì)函數(shù)值。這個(gè)過程可以通過將勢(shì)函數(shù)平移,然后用態(tài)函數(shù)乘以平移后的勢(shì)函數(shù),最后對(duì)所有平移后的函數(shù)進(jìn)行積分來實(shí)現(xiàn)。

卷積運(yùn)算的結(jié)果是一個(gè)新的函數(shù)f(x),它描述了客體在不同狀態(tài)的態(tài)勢(shì)函數(shù)值。這個(gè)函數(shù)可以用來預(yù)測(cè)客體在不同狀態(tài)下的趨勢(shì)變化分布。

2、感與知的卷積

感與知的卷積運(yùn)算同樣可以表示為:f(x) = g(x-x‘)h(x’)

其中,g(x)表示感函數(shù),h(x)表示知函數(shù),f(x)表示感知函數(shù)。

在任務(wù)過程中,感函數(shù)描述輸入信息的狀態(tài),而知函數(shù)描述經(jīng)驗(yàn)判斷的。當(dāng)輸入信息在某一時(shí)刻時(shí),其感知函數(shù)的值等于該時(shí)刻的所有感和知函數(shù)的積分。

因此,感和知的卷積運(yùn)算可以用來計(jì)算輸入信息在不同時(shí)刻的感知函數(shù)值。這個(gè)過程可以通過將知函數(shù)平移,然后用感函數(shù)乘以平移后的知函數(shù),最后對(duì)所有平移后的函數(shù)進(jìn)行積分來實(shí)現(xiàn)。

卷積運(yùn)算的結(jié)果是一個(gè)新的函數(shù)f(x),它描述了輸入信息在不同時(shí)刻的感知函數(shù)值。這個(gè)函數(shù)可以用來預(yù)測(cè)輸入信息在不同時(shí)刻的關(guān)鍵特征變化情況。

審核編輯 :李倩

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 信號(hào)處理技術(shù)

    關(guān)注

    0

    文章

    7

    瀏覽量

    5620
  • 函數(shù)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    3

    文章

    4353

    瀏覽量

    63292
  • 運(yùn)算
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    132

    瀏覽量

    25924

原文標(biāo)題:有關(guān)態(tài)勢(shì)感知(SA)的卷積思考

文章出處:【微信號(hào):AI智勝未來,微信公眾號(hào):AI智勝未來】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    如何使用MATLAB實(shí)現(xiàn)一維時(shí)間卷積網(wǎng)絡(luò)

    本文對(duì)一維卷積操作進(jìn)行介紹,包括一維擴(kuò)展卷積和一維因果卷積,以及 MATLAB 對(duì)一維卷積的支持情況。在最后通過一個(gè)實(shí)例演示如何在 MATLAB 中將一維
    的頭像 發(fā)表于 03-07 09:15 ?183次閱讀
    如何使用MATLAB實(shí)現(xiàn)一維時(shí)間<b class='flag-5'>卷積</b>網(wǎng)絡(luò)

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與算法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Networks,F(xiàn)NN
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:47 ?1205次閱讀

    高斯濾波的卷積核怎么確定

    高斯濾波的卷積核確定主要依賴于高斯函數(shù)的特性以及圖像處理的具體需求。以下是確定高斯濾波卷積核的幾個(gè)關(guān)鍵步驟: 一、確定卷積核的大小 卷積核形狀 :高斯濾波的
    的頭像 發(fā)表于 09-29 09:29 ?920次閱讀

    基于PyTorch的卷積核實(shí)例應(yīng)用

    在深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,卷積操作是一種至關(guān)重要的技術(shù),尤其在圖像處理和特征提取方面發(fā)揮著核心作用。PyTorch作為當(dāng)前最流行的深度學(xué)習(xí)框架之一,提供了強(qiáng)大的張量操作功能和靈活的API,使得實(shí)現(xiàn)
    的頭像 發(fā)表于 07-11 15:19 ?611次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、原理及特點(diǎn)

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)算法,它在圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 07-11 14:38 ?1634次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積操作

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)中的卷積操作是其核心組成部分,對(duì)于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域具有重要意義。本文將從卷積操作的基本概念、原理、過程、特點(diǎn)及其在CNN中的
    的頭像 發(fā)表于 07-04 16:10 ?1801次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)示例

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,主要用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),如圖像。CNN通過卷積層自動(dòng)提取圖像特征,然后通過全連接層進(jìn)行
    的頭像 發(fā)表于 07-03 10:51 ?567次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)原理

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)原理、結(jié)構(gòu)
    的頭像 發(fā)表于 07-03 10:49 ?769次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過程和步驟

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過程和步驟
    的頭像 發(fā)表于 07-03 09:36 ?870次閱讀

    cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類有哪些

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語義分割等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹CNN在分類任務(wù)中的應(yīng)用,包括基本結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、常見網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及實(shí)際應(yīng)用案例。 引言 1.1
    的頭像 發(fā)表于 07-03 09:28 ?868次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的是什么

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、結(jié)構(gòu)
    的頭像 發(fā)表于 07-03 09:15 ?614次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與實(shí)現(xiàn)

    1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其
    的頭像 發(fā)表于 07-02 16:47 ?827次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和應(yīng)用范圍

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
    的頭像 發(fā)表于 07-02 15:30 ?1552次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 1.1
    的頭像 發(fā)表于 07-02 14:28 ?1435次閱讀

    verilog實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算

    在Verilog中實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算,你可以使用以下示例代碼。這里假設(shè)輸入數(shù)據(jù)是有符號(hào)8位數(shù),輸出數(shù)據(jù)也是有符號(hào)8位數(shù)。卷積在數(shù)字信號(hào)處理中通常指的是兩個(gè)序列的逐元素乘積的和,也就是點(diǎn)乘。 module
    發(fā)表于 03-26 07:51
    主站蜘蛛池模板: 黑人干亚洲人 | 中文字幕视频免费在线观看 | 511麻豆视传媒精品AV | 欧美2019高清hd巨大 | 无限资源在线完整高清观看1 | 国产3级在线观看 | 色AV色婷婷66人妻久久久 | 日韩欧美亚洲精品综合在线 | 国产精品久久久久久久久久久 | 成a人片亚洲日本久久 | 国产精品网红女主播久久久 | 你的欲梦裸身在线播放 | 99久久re6热精品首页 | 无码人妻丰满熟妇啪啪网不卡 | 免费观看成人www精品视频在线 | 国产成人免费高清在线观看 | 亚洲刺激视频 | 啊灬啊别停灬用力啊在线观看视频 | 国产手机在线视频 | 91国在线产 | 欧美精品成人a多人在线观看 | 人妻无码AV中文系统久久免费 | 色婷婷综合久久久久中文一区二区 | 女人和男人插曲视频大全 | 午夜阳光影院在线观看视频 | 青草在线观看视频 | 韩国伦理片2018在线播放免费观看 | 免费完整版观看 | 成人国产在线24小时播放视频 | 久久精品热99看二 | 午夜国产精品影院在线观看 | 日韩欧美群交P内射捆绑 | 免费毛片在线视频 | 亚洲国产精品第一影院在线观看 | 日韩在线中文字幕无码 | 久久国产精品福利影集 | 亚洲欧洲无码AV在线观看你懂的 | 两个人的视频日本在线观看完整 | 99久久久无码国产精品免费人妻 | 国产精品JK白丝AV网站 | 嫩草伊人久久精品少妇AV网站 |