Multiple Object
다중 객체

이 작업은 다중 목표 최적화 문제와 관련된 모든 종류의 프로세스 통합에 적용될 수 있는 완전 일관성 방법(FUCOM) 및 VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje(VIKOR) 방법인 두 가지 다중 목표 최적화 기술의 조합을 소개합니다.

MOO(Multi-Objective Optimization)를 사용하면 여러 목표를 고려하여 파레토 최적 솔루션을 생성할 수 있습니다.

문제가 NP-hard로 나타나므로 Multiple Objective Particle Swarm Optimization 알고리즘과 Multiple Objective Simulated Annealing 알고리즘을 사용하여 여러 개의 대규모 인스턴스를 대략적으로 해결합니다.

실험 설계(DoE), 반응 표면 방법론(RSM) 및 다중 객관적 입자 군집 최적화(MOPSO) 도구를 사용하여 다양한 ST 및 WT의 최적 설계를 찾았습니다.

많은 단일 목표 최적화 알고리즘이 다중 목표로 확장되었지만 전역 파레토 최적성에 대한 수렴을 보장하는 비선형 문제에 대한 완전 결정론적 알고리즘은 여전히 ​​누락되었습니다.

단일 목적 최적화에는 목적 함수가 하나만 있습니다. 반면, 다중 목표 최적화에는 파레토 세트를 생성하는 다중 목표 함수가 있습니다. 따라서 다중 목표 문제를 해결하는 것은 어려운 문제입니다.

시스템의 매개변수 민감도 분석 결과를 기반으로 비우세 분류 유전자 알고리즘-II를 사용하여 다중 객관적 최적화를 수행합니다.

이러한 이유로, 예를 들어 NSGA(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm)를 사용하는 다중 객관적 최적화가 적용될 수 있습니다.

MPC(모델 예측 제어) 방법은 여러 목표를 동시에 처리할 때 기존 컨트롤러보다 유리합니다.

이 문제를 해결하기 위해 이 작업은 배터리 열화, 그리드 혼잡을 최소화하는 동시에 자체 소비를 최대화하는 여러 목표를 달성하기 위해 배터리 저장 장치가 있는 PV 시스템의 스케줄링에 모델 예측 제어(MPC)를 사용합니다.

취약한 코로나바이러스(COVID-19)는 우리의 생활 방식을 급격하게 변화시켰고 인류에 대한 가장 큰 위협으로 간주되지만 사람들의 생활 방식 개선에 대한 엄청난 가능성이 있음을 증명합니다 사회적 통제는 COVID의 확산을 막는 주요 측면 중 하나입니다 -19 최근 공공/민간 장소에서 사회적 거리두기의 효과적인 모니터링 및 관리를 위한 다양한 연구가 발표되었습니다. 이러한 개념에 동기를 부여하여 Jetson Nano와 같은 임베디드 하드웨어 키트를 전체 프로세스를 자동화하기 위한 딥 러닝 알고리즘과 통합하는 것이 필수적입니다. 딥 러닝 기반 객체 식별자의 성능인 YOLO(You Only Look Once) 객체 감지 알고리즘은 쌍별 거리를 계산하여 객체를 감지하는 단일 단계 로케이터 방법론을 활용합니다. 경계 상자를 사용하여 YOLO 알고리즘은 여러 객체의 존재를 식별하여 여러 개의 경계 상자가 형성되고 점핑 상자의 음영이 빨간색으로 업데이트됨 경보 WhatsApp을 통해 해당 기관에 메시지 전송 YOLO 알고리즘의 도움으로 COVID-19의 확산을 방지하는 사회적 통제를 위한 실시간 사례 연구가 이 장에 자세히 설명되어 있습니다. 또한 Jetson Nano 보드의 사양 및 환경 설정 YOLO 물체 감지기를 통해 사회적 통제를 효과적으로 모니터링하고 유지하는 것이 이 전염성 질병의 확산 사슬을 끊을 수 있다는 실험 프레임워크에서 관찰됩니다. © Springer Nature Switzerland AG 2021.

이 애플리케이션은 주로 YOLOv4 객체 감지 알고리즘과 DeepSORT 다중 객체 추적 알고리즘을 사용하여 보행자를 감지하고 레이블을 지정하고 아핀 변환을 사용하여 장면을 보다 직관적인 조감도로 보정합니다.

우리가 제안하는 3D 포인팅 제스처 인터페이스는 SLAM과 깊이 정보를 통합하고 대규모 실외 환경에서 동일한 평면에 정렬된 여러 객체의 모호성을 해결하여 2D 인터페이스를 개선합니다.

우리가 제안하는 3D 포인팅 제스처 인터페이스는 대규모 실외 환경에서 깊이 정보를 SLAM과 통합하고 동일한 평면에 정렬된 여러 객체를 해결하여 2D 포인팅 제스처 인터페이스를 개선합니다.

이 모든 부분을 함께 사용하면 ML을 엔진으로 활용하여 효율적인 전역 최적화 방법을 사용하여 여러 목표를 충족하는 데 필요한 전이 금속 화학 공간의 대규모 탐사를 처리할 수 있습니다.

다중 목표를 처리하기 위한 단일 목표 효율적인 글로벌 최적화 알고리즘의 확장인 다중 목표 효율적인 글로벌 최적화(MOEGO)는 가장 자주 연구되는 대리 모델 기반 최적화 알고리즘 중 하나입니다.

OPPSAJ를 사용하여 얻은 파레토 곡선 및 최상의 타협 결과를 비우세 분류 유전자 알고리즘 II(NSGA-II) 및 다중 객관적 입자 군집 최적화(MOPSO) 알고리즘을 사용하여 얻은 결과와 비교합니다.

그런 다음 다중 목표에 대한 최적화 문제를 해결하기 위해 비우세 정렬 유전자 알고리즘 II를 사용했습니다.

데이터 강화에서 생성된 가짜 데이터를 실제 데이터에 최대한 가깝게 만들기 위해 데이터 강화 모델은 다양한 시나리오에서 여러 목표의 손실 요구 사항을 충족하도록 조정되어야 하므로 다중 시나리오 다중 목표 최적화가 됩니다. 문제.

프로판트 팩에 나노입자를 효과적으로 코팅하는 것은 다양한 목적을 달성하기 위해 프로판트 기능을 향상시키는 유망한 기술로 여겨져 왔습니다.

단일 상대 지오메트리를 유지하는 대신 구성을 변경하면 여러 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

실리카흄 콘크리트(SFC) 혼합물의 최적화는 여러 목표(강도, 비용 및 내재된 CO2) 간의 절충과 고도의 비선형 제약 조건에서 많은 변수를 고려해야 합니다.

점점 더 많은 문헌이 보전 투자 결정에 여러 목표 사이의 보완적이고 경쟁적인 관계를 통합할 필요가 있음을 시사합니다.

3단계 APF의 제어는 여러 목표를 고려해야 합니다.

이 모델은 여러 객관적 제약 조건과 여러 현실적인 제약 조건을 고려합니다.

반면에 콘크리트 표면 손상에는 수평 균열, 수직 균열, 대각선 균열, 분기 균열 및 균열과 같이 특정 조치를 취할 수 있도록 별도로 분할해야 하는 여러 개체가 포함될 수 있습니다.

자연 이미지와 비교하여 위성 센서/항공 카메라로 수집한 항공 이미지는 훨씬 더 넓은 시야를 제공할 수 있으며 종종 관심 대상이 여러 개 포함됩니다(여러 레이블).

여러 목표를 고려한 복잡한 NZEB 설계 문제를 지원하기 위해 고급 방법론과 도구가 개발되었으며 건물 거주자의 웰빙에 대한 새로운 관심은 미래 NZEB의 전체론적 비전을 위해 에너지와 편안함 측면을 통합할 필요성을 강조했습니다.

이를 위해서는 다중 목표 기반 ONR 문제의 개발이 필요하며 다중 목표를 고려하여 다중 목표 알고리즘을 사용하여 해결합니다.

여러 개체를 추적한 후 각 개체에는 용량을 향상시키기 위해 서로 다른 비밀 이미지가 포함됩니다.

그러나 실제 응용 프로그램에는 여러 개체를 실시간으로 추적할 수 있는 시스템이 필요하지만 다중 개체 추적 솔루션은 일반적으로 탐지 기반 추적 패러다임을 따르므로 각 프레임에서 비용이 많이 드는 탐지기를 실행해야 하며 이를 허용하지 않습니다. 임의의 물체 추적, i.

이 모든 부분을 함께 사용하면 ML을 엔진으로 활용하여 효율적인 전역 최적화 방법을 사용하여 여러 목표를 충족하는 데 필요한 전이 금속 화학 공간의 대규모 탐사를 처리할 수 있습니다.

이 논문의 목적은 다중 목표, 잡음이 있는 데이터 처리, 다양성 기반 목표 유지 및 차원 축소를 충족하는 강력한 파티셔닝을 찾는 것입니다.

많은 모바일 크라우드센싱 시스템은 여러 목표를 동시에 최적화할 것으로 기대합니다.

다중 목표 최적화는 동시에 여러 목표를 최적화하는 것입니다.

효과적으로 작동하려면 적절한 플렉셔 힌지가 회전 축 이동, 안전 계수 및 각도 변형을 포함한 여러 목표를 동시에 충족해야 합니다.

이러한 영역의 발전은 사회가 다양한 생태계 서비스(예:

세 가지 혁신적인 기능이 객체 감지 파이프라인에 통합되었습니다. (1) 피쳐 피라미드 네트워크를 활용하여 여러 객체 규모에 걸쳐 풍부한 의미를 가진 피쳐 맵을 생성합니다. (2) 잠재적 분화구의 보다 정확한 위치 파악을 가능하게 하기 위해 Hough 변환에 기반한 사전 지리 공간 지식이 통합됩니다. (3) 규모 인식 분류기를 채택하여 크고 작은 크레이터 인스턴스의 예측 정확도를 높입니다.

발견 사항은 박물관 환경에서 박물관/유산 전문가가 촉진하는 여러 개체 취급 세션에 포함된 프로세스에 대한 심층 정보를 제공하여 치매 환자를 위한 개체 취급 세션을 최적화하는 방법을 제공합니다.

이 연구는 조경 수준 관리 계획 문제에서 다중 목표, 위치 특수성 요구 사항 및 제품 균일 흐름 제약을 해결하기 위해 정수 프로그래밍을 사용하여 파레토 프론티어 방법의 생성을 혁신했습니다.

목적 이 백서는 아키텍처, 엔지니어링, 건설 및 AECO(운영 및 유지 관리) 가치 사슬의 여러 목표를 해결하기 위해 디지털 프로젝트 중심 공급망(PDSC)을 위한 통합 프레임워크를 제안하는 것을 목표로 합니다.

이 작업은 다중 목표 최적화 문제와 관련된 모든 종류의 프로세스 통합에 적용될 수 있는 완전 일관성 방법(FUCOM) 및 VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje(VIKOR) 방법인 두 가지 다중 목표 최적화 기술의 조합을 소개합니다.

특정 설계 요구 사항(~300 MVAR, 16 kV)을 달성하기 위해 SC 기계의 전역 최적화 모델(GOM)은 여러 목표를 포함하는 확률적 최적화 프로세스를 통해 얻어집니다.

중요한 비즈니스, 공공 정책 및 개인 의사 결정에는 일반적으로 여러 목표가 포함되며, 이는 여러 속성과 불확실성으로 나타날 수 있습니다.

다중 에이전트 심우주 탐사선은 임무 계획에 여러 물체, 복잡한 제약 조건 및 불확실한 심우주 환경을 포함하지만 기존의 임무 계획 언어는 임무 계획을 정확하고 직관적이며 간결하게 설명하지 못할 수 있습니다.

효과적인 목장 배치를 위해서는 주변 농작물과 농작물을 차폐하고 방목지에 집중된 마초를 활용하는 것이 필요하므로 다중 개체 분할을 처리할 수 있는 분할 방법이 필요합니다.

제안된 알고리즘은 의사 결정자가 대규모 크기를 갖는 문제의 모든 파레토 프론티어를 다룰 수 있도록 하는 다중 목적 함수를 처리하기 위해 지배 기준을 통합합니다.

우리는 심장 컴퓨터 단층 촬영 혈관 조영술(CTA) 이미지에서 여러 개체를 동시에 지역화하는 강력한 방법을 제안합니다.

이전 작업은 일반적으로 RGB 이미지 또는 LiDAR 포인트 클라우드를 활용하여 자율 주행에서 여러 개체를 식별하고 위치를 파악합니다.

제안된 모델은 단일 CNN을 사용하여 컨텍스트 정보를 활용하여 여러 객체를 감지합니다.

개발된 방법과 장치는 시료 처리 결과를 산출하고 교차 오염 없이 여러 물체를 감지할 수 있어 신속한 현장 테스트에서 미세 유체 칩의 장점을 보다 효과적으로 발휘할 수 있습니다.

지난 5년 동안 이러한 기술적 기능은 여러 실시간 다중 개체 추적 문제를 처리하는 데 있어 명성을 얻었습니다.

본 논문에서는 기존의 단일 개체 추적기를 확장한 전체 복강경 도구에 대한 실시간 다중 개체 추적 프레임워크를 제안합니다.

변화하는 상황에서 단 하나의 센서로 여러 물체를 추적하려면 a) 단일 물체의 가장 낮은 추정 오차를 달성하기 위해 적절한 장소와 적시에 센서 데이터를 수집하는 것과 b 사이의 절충안을 찾아야 합니다. ) 하나의 대상에 지각을 집중하지 않고 다른 대상에 대한 관찰을 무시합니다.

이 연구에서 우리는 다수의 감시 카메라를 제어하여 다수의 물체(i.

객체 인식은 포인트 클라우드 데이터에서 여러 객체를 인식하는 데 사용되며 분류 프로세스는 객체의 기준에 따라 객체를 클래스로 분류하는 데 사용됩니다.

다중 레이블 이미지 인식은 하나의 이미지에서 여러 객체를 동시에 인식하는 것을 목표로 합니다.

그러나 대부분의 재료 설계에는 여러 속성의 조정이 필요하지만 시간이 많이 소요되는 실험 재료 설계에서 다중 목표(MO) BO의 효율성은 여러 목표를 처리하는 복잡성으로 인해 여전히 불분명합니다.