基于分层压缩激励网络的户外多种场景快速分类识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110539935.7
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-05-18
申请人：
合肥工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于分层压缩激励网络的户外多种场景快速分类识别方法
申请号	CN202110539935.7	申请日期	2021-05-18
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-24	公开/公告号	CN113297942A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	合肥工业大学	申请人地址	安徽省合肥市屯溪路193号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	合肥工业大学	当前权利人	合肥工业大学
发明人	杨学志;廖志伟;金兢;李冠达
代理机构	安徽合肥华信知识产权代理有限公司	代理人	余成俊

摘要

本发明公开了一种基于分层压缩激励网络的室外多种场景快速分类识别方法，其步骤包括：1.根据传感器设备采集的实时数据，通过分层压缩激励网络得到周围场景片段的全局信息；2.基于全局场景信息建立场景快速分类识别模型；3.通过构造差值矩阵，约束非零行的个数对分类识别模型进行层次化设计，得到优化后的网络结构，让分层压缩激励网络自适应地、有目的地处理图像特征。本发明提供了一种考虑户外多种场景的同时，计算方法简单的快速分类识别方法，结构优化后的分类识别网络运行损失得到了大幅降低。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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