[发明专利]基于双超图神经网络的场景图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202310222166.7 | 申请日： | 2023-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN116206158A | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 廖剑鹏;陶乾 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室（广州） |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/10;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 戴晓琴 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双超图神经网络的场景图像分类方法及系统，所述方法包括：根据获取的待分类智能视频监控场景图像得到对应的特征矩阵；将特征矩阵输入训练好的场景图像分类模型的多视图超图学习网络中，通过将多视图超图学习网络在多个视图上学习到的超图进行融合，得到超图关联矩阵，每个视图均采用不同的可学习相似度度量函数；将特征矩阵和超图关联矩阵输入训练好的场景图像分类模型的密度感知超图注意力网络中，利用密度感知注意力机制挖掘数据中的密度信息以进行超图表示学习，得到待分类场景图像的类别预测结果。本发明利用双超图神经网络有效地组合多视图超图学习网络和密度感知超图注意力网络，能够实现更高的场景图像分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 超图 神经网络 场景 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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