深入学习基于视觉信息处理异常检测方法应用在工业上

技术发展和先进的利用人类智慧,造福人类,就像人工智能的富有远见的目标——模拟、延伸和扩展人类智能。4.0开放行业,智能工厂的建立与适应性、资源效率,和基因工程全面展开,目的是提高制造业的情报。深度学习的显著进展领域的理论和方法的视觉信息加工,我们想征求一些实际应用案例的深度上优于视觉信息处理方法在工业领域的异常检测,不仅基于数据库运行时的结果。

科学技术的发展,造福人类。通过出版的这些程序,论文不仅从工业也来自学术界,和我们的目标是创建一个平台,共同合作,建立合作的桥梁。我们的目标是共同促进学术的结果,更重要的是,有价值的学术研究推动工业革命4.0。例如,高精度segmentation-guided金属表面腐蚀检测和腐蚀程度评估、多维高精度安全检查图像识别、工业零部件表面缺陷检测和异常检测在工业现场或生产线一般驱动行业的大发展。

主题包括,但不限于:
•2 d和3 d异常检测
•敌对的学习,对手的攻击,防御方法
•计算摄影
•数据集和评价
•可辩解的AI、公平、责任、隐私的透明度
和伦理视野异常检测
•异常分类
•低和基于物理的愿景
•现场异常分析和理解
•转让、低射破门,半和无监督学习
•视频分析和理解
•视觉+语言、视觉+其他形式
•视觉应用程序和系统,视觉机器人和自动车辆

短论文和评论都是欢迎的。

关键字:视觉信息处理、模式分析、机器智能、图像处理、深度学习,在工业中实际应用

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。