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一种基于目标语义和深度外观特征融合的场景识别方法

摘要

一种基于目标语义和深度外观特征融合的场景识别方法,具体步骤为:获取待识别的场景图像;提取场景图像的目标语义信息,生成保持空间布局信息的目标语义特征;提取场景图像的外观上下文信息,生成外观上下文特征;提取场景图像的外观全局信息,生成外观全局特征;根据目标语义特征、外观上下文特征和外观全局特征,获取场景图像的识别结果。本发明采用多类目标检测器算法,精准地获取关键目标、类别及其布局信息;通过SFV模型获取室内场景图像的目标语义特征;卷积层和LSTM层组成端到端可训练的混合DNN网络结构可以有效提取场景图像的上下文相信息。该方法融合了目标语义信息、全局外观信息和外观的上下文特征,提高了识别算方法的识别率和鲁棒性。

著录项

  • 公开/公告号CN108334830A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-07-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201810071440.4

  • 发明设计人 孙宁;李文丽;李晓飞;

    申请日2018-01-25

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32102 南京苏科专利代理有限责任公司;

  • 代理人姚姣阳

  • 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2023-06-19 05:59:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-08-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180125

    实质审查的生效

  • 2018-07-27

    公开

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