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公开(公告)号：CN110264750B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201910516016.0
申请日：2019-06-14
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种基于多任务深度Q网络的Q值迁移的多交叉口信号灯协同控制方法，属于人工智能与智能交通的交叉领域。本方法首先将多交叉口建模为一个多Agent系统，在多交叉口上训练一个适合每个交叉口信号灯控制的多任务网络，然后把它在多交叉口上学到的知识用在目标问题上，多任务网络将比单个网络拥有更多的知识，对单个交叉口提取特征的能力更强，最后通过协同算法对目标域中各个交叉口的信号灯进行协同控制。本发明方法在一定程度上能够平衡各路口的交通流量，提高区域交通中道路的利用率，减少车辆的排队长度，缓解交通拥堵。该方法对交通网络具有较好的可扩展性。
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公开(公告)号：CN110310221A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910515527.0
申请日：2019-06-14
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明提供一种基于生成对抗网络的多域图像风格迁移方法，属于计算机视觉领域，用来实现图像到多种不同艺术风格的转换。本发明设计了一个专家风格网络，通过一组双向重构损失，来抽取不同目标域的输入图像中包含各自域独特信息的风格特征编码。同时设计了一个迁移网络，结合自适应实例标准化，将抽取到的风格特征编码与内容编码器提取到的跨域共享的语义内容重新组合，生成新的图像，从而实现图像从源域到多个目标域的风格迁移。实验表明模型能够有效地将任意照片的内容与众多艺术品的风格相结合，产生新的图像。
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公开(公告)号：CN110310221B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910515527.0
申请日：2019-06-14
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明提供一种基于生成对抗网络的多域图像风格迁移方法，属于计算机视觉领域，用来实现图像到多种不同艺术风格的转换。本发明设计了一个专家风格网络，通过一组双向重构损失，来抽取不同目标域的输入图像中包含各自域独特信息的风格特征编码。同时设计了一个迁移网络，结合自适应实例标准化，将抽取到的风格特征编码与内容编码器提取到的跨域共享的语义内容重新组合，生成新的图像，从而实现图像从源域到多个目标域的风格迁移。实验表明模型能够有效地将任意照片的内容与众多艺术品的风格相结合，产生新的图像。
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公开(公告)号：CN110264750A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910516016.0
申请日：2019-06-14
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种基于多任务深度Q网络的Q值迁移的多交叉口信号灯协同控制方法，属于人工智能与智能交通的交叉领域。本方法首先将多交叉口建模为一个多Agent系统，在多交叉口上训练一个适合每个交叉口信号灯控制的多任务网络，然后把它在多交叉口上学到的知识用在目标问题上，多任务网络将比单个网络拥有更多的知识，对单个交叉口提取特征的能力更强，最后通过协同算法对目标域中各个交叉口的信号灯进行协同控制。本发明方法在一定程度上能够平衡各路口的交通流量，提高区域交通中道路的利用率，减少车辆的排队长度，缓解交通拥堵。该方法对交通网络具有较好的可扩展性。
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