その他令和8年1月9日

研究内容：画像分類、多模态融合、视频流处理

掲載日

令和8年1月9日

号種

本紙

原文ページ

p.13

出典：官報発行サイト（内閣府）の掲載情報をもとに整理しています。重要な確認は公式原文を基準にしてください。

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令和8年1月9日|p.13

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## 2.2 研究内容

本文的研究内容主要包括以下三个方面:

(1) 基于深度学习的图像分类算法研究

针对现有图像分类算法存在的问题，提出一种新的基于深度学习的图像分类算法。该算法采用卷积神经网络 (CNN) 作为基础模型，并引入注意力机制和迁移学习技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，设计了一种自适应的数据增强策略，以应对不同场景下的数据分布差异。

(2) 多模态融合的目标检测算法研究

针对复杂环境下目标检测任务中单一模态信息不足的问题，提出一种多模态融合的目标检测算法。该算法结合视觉、红外和雷达等多种传感器数据，通过特征级融合和决策级融合两种方式，实现对目标的精准定位和识别。此外，还设计了一种动态权重分配机制，以适应不同环境条件下的多模态数据特性。

(3) 实时视频流处理与异常行为检测系统开发

基于上述研究成果，开发一套实时视频流处理与异常行为检测系统。该系统能够高效地处理大规模视频数据，并实时检测和预警潜在的异常行为。系统架构包括前端数据采集模块、后端数据处理与分析模块以及用户交互界面模块。通过优化算法性能和硬件资源配置，确保系统的实时性和稳定性。

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