[发明专利]一种基于深度学习的序列图像场景识别方法在审
| 申请号： | 202210692229.0 | 申请日： | 2022-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN115240056A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 吴梦蝶;闫文耀;苗水清;张静;吴晓晖;柴荣军 | 申请（专利权）人： | 延安大学西安创新学院 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 11471 | 代理人： | 赵越 |
| 地址： | 710000 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请涉及一种基于深度学习的序列图像场景识别方法，所述方法包括：获取当前观测图像和地图的图像序列，并提取图像的描述子；根据提取的描述子计算当前观测图像和地图之间的序列代价值；基于所述序列代价值估计当前的速度值，并确定当前的似然概率分布；基于当前的似然概率分布和上一状态的预测置信度，确定当前状态的置信度；基于当前的速度值确定状态转移的概率分布；基于状态转移的概率分布和当前状态的置信度，确定下一状态的预测置信度。本申请的场景识别方案，通过序列图像之间的匹配，克服了单张图片进行匹配误差较大的问题；能够在室外场景随着季节、天气、时间发生变化的情况下，使机器人只通过视觉传感器感实现定位功能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 序列 图像 场景 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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