[發明專利]一種場景識別方法和系統

在審

• 申請號: 202010633911.3
• 申請日: 2020-07-02
• 公開（公告）號: CN111797763A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 吳臻志;祝夭龍
• 申請（專利權）人: 北京靈汐科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本申請提出一種場景識別方法和系統，該方法包括：提取待識別場景數據的特征；根據提取的特征遍歷注意力網絡的場景標識，得到各場景標識對應的場景識別結果。本申請提出的一種場景識別方法和系統，將提取的特征遍歷注意力網絡的場景標識，得到各場景標識對應的場景識別結果，例如，會輸出場景數據是否為注意力網絡中每個場景標識對應的場景；相對于現有技術僅可以得到場景數據與各場景的相似度，本申請的方案識別結果精確度更高。

技術領域

本申請涉及識別技術領域，具體涉及一種場景識別方法和系統。

背景技術

神經網絡是指一種應用類似于大腦神經突觸聯接的結構進行信息處理的數學模型?？梢灶A先訓練神經網絡，將訓練好的神經網絡用于對場景進行識別。通過場景A的樣本訓練神經網絡，將場景數據輸入訓練好的神經網絡，可以得到場景數據與場景A的相似度結果，例如，場景數據與場景A的相似度為50％；如果希望可以識別場景A或者場景B，那么，重新通過場景A、場景B的樣本訓練神經網絡，將場景數據輸入訓練好的神經網絡，可以得到場景數據與場景A、場景B的相似度結果，例如，場景數據與場景A的相似度為30％，與場景B的相似度為60％。這樣的方式，只可以得到場景數據與各場景的相似度結果，精確度和靈活性差。

發明內容

本申請提供一種場景識別方法和系統，實現對各種場景的精確識別。

為實現上述目的，本申請實施例提供一種場景識別方法，包括：提取待識別場景數據的特征；根據提取的特征遍歷注意力網絡的場景標識，得到各場景標識對應的場景識別結果。

為實現上述目的，本申請實施例提供一種場景識別系統，包括：骨干網絡，設置為提取待識別場景數據的特征；注意力網絡，包括不同場景標識對應的子網，提取的特征通過不同場景標識對應的子網，分別得到各場景標識對應的場景識別結果。

本申請提出的一種場景識別方法和系統，將提取的特征遍歷注意力網絡的場景標識，得到各場景標識對應的場景識別結果，例如，會輸出場景數據是否為注意力網絡中每個場景標識對應的場景；相對于現有技術僅可以得到場景數據與各場景的相似度，本申請的方案識別結果精確度更高。

附圖說明

圖1是本申請實施例提供的場景識別系統的結構示意圖；

圖2是本申請實施例提供的場景識別系統的結構示意圖；

圖3是本申請實施例提供的場景識別系統的結構示意圖；

圖4是本申請實施例提供的場景識別方法的流程示意圖；

圖5是本申請實施例提供的場景識別方法的流程示意圖。

具體實施方式

為了使本申請的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本申請進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本申請，并不用于限定本申請。需要說明的是，雖然在裝置示意圖中進行了功能模塊劃分，在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于裝置中的模塊劃分，或流程圖中的順序執行所示出或描述的步驟。

下面結合附圖，對本申請實施例作進一步闡述。

如圖1所示，圖1是本申請實施例提供的場景識別系統的結構示意圖。該系統包括但不限于骨干網絡110和注意力網絡120。

骨干網絡110，設置為提取待識別場景數據的特征。