一种基于概念学习的透彻感知与动态理解方法

摘要

本发明提出一种基于概念学习的透彻感知与动态理解方法，本发明以深度学习为基础的场景分析与信息挖掘是目前信息科学的前沿领域，已成功应用于各类场景的分割、分类及识别中，并取得了大量优秀成果；在特征提取的基础上，基于贝叶斯网络的静态推理已在图像诊断或理解中得到应用，这为自动提取场景多源多模态特征并在概念框架下进行推理提供了可行性。在此基础上，同时基于机器人协同动态推理与感知耦合，可有效解决大空间复杂场景的动态感知与深度理解问题，在准确性方面远高于使用单一深度神经网络及静态推理的性能。