如今,有一个从相机的数据量成倍增加,网络摄像头,或其他光学或雷达传感器。合适的采矿方法和使用这些数据可以跨多种行业和行业有重要应用。例如,光学和雷达图像可以用来检测和识别目标在大场景帮助情报解释和战场监视。此外,不同类型的传感器的数据可以适当融合找到更多的潜在信息。

然而,仍有许多挑战在开发自动和智能算法处理大规模的数据从不同的传感器。最近,机器学习的进展显示巨大的潜力在实际应用程序中,包括信号处理、图像判读和数据融合。特别是深度学习算法如卷积神经网络(cnn),长期短期记忆(LSTM),或生成对抗网络(甘斯),提供了强大的工具来处理不同来源的数据,包括低维和高维。借助先进的机器学习算法,可以处理大量的数据和分析效率和精度高。因此,适当的就业领域的机器学习技术来自多个传感器的数据处理是至关重要的。

这个特殊问题的目的是应用先进的机器学习方法在处理来自多个传感器的数据。我们希望提供新的指导的机器学习研究人员和扩大机器学习和sensor-related研究者的观点。原始研究和评论文章理论和面向应用的作品都是受欢迎的。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 机器学习在光学图像处理
• 机器学习在视频处理
• 机器学习在雷达信号/图像处理
• 机器学习系统的设计
• 机器学习在互联网的东西
• 机器学习在多传感器数据融合
• 机器学习在多个传感器的合作工作
• 深度学习信号表示和处理
• 深度学习的多传感器处理
• 为sensor-related应用深度学习