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基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法
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Image information target identification enhancement method based on data graphs, information graphs and knowledge graphs

申请号:201810037199.3 申请日:2018-01-15
摘要:本发明是一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法,属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。该方法的目的是使机器自动智能的进行图像识别,找到图像中无法直接观察到的信息。本发明建立了数据图谱、信息图谱、知识图谱架构,首先将识别图像中可以观察到的图像与数据图谱结合,实现图像分类,然后将图像中显示的交互关系与信息图谱结合,找到并列关系,最后在知识图谱中的路径上经过知识推理找到隐藏信息,实现信息识别。
Abstract: The invention discloses an image information target identification enhancement method based on data graphs, information graphs and knowledge graphs and belongs to the field of technical intersection of distribution calculation and software engineering. The method aims at enabling robots to achieve image identification automatically and intelligently and to find out information which cannot be observed directly in images. A data graph framework, an information graph framework and a knowledge graph framework are created, images which can be observed in the identified images are combined with thedata graphs to achieve image classification at first, then an interaction relation displayed in the images is combined with the information graphs, a coordinating relation is found, and finally hidden information is found through knowledge reasoning on a path in the knowledge graphs to achieve information identification.
申请人: 海南大学
Applicant: UNIV HAINAN
地址: 570228 海南省海口市美兰区********(隐藏)
发明(设计)人: 段玉聪 何诗情 宋正阳 靖蓉琦 姜懿芮
Inventor: YIRUI JIANG; YUCONG DUAN; RONGQI JING; ZHENGYANG SONG; SHIQING HE
主分类号: G06F17/30(2006.01)I
分类号: G06F17/30(2006.01)I G06N5/02(2006.01)I
  • 法律状态
2019-07-23  授权
2018-07-24  实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20180115
2018-06-29  公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
  • 其他信息
主权项  1.本发明建立了数据图谱、信息图谱、知识图谱架构,首先将识别图像中可以观察到的图像与数据图谱结合,实现图像分类,然后将图像中显示的交互关系与信息图谱结合,找到并列关系,最后在知识图谱中的路径上经过知识推理找到隐藏信息,实现信息识别,一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的图像信息目标识别增强方法的具体流程如下:步骤1)根据已有图像资源,建立基于数据图谱、信息图谱、知识图谱的框架;步骤2)输入待识别图像;步骤3)进行图像分割,提取出图像中一些具有指定特征的部分,作为图像分割模块的输入;遍历数据图谱,对其进行图像分类,分为A、B、C;步骤4)基于步骤3中获得的图像分割模块对图像进行关系提取;步骤5)基于步骤3中获得的图像分类结果,遍历信息图谱,找到两两实体之间的直接交互关系,如果实体A和实体B之间的两个交互关系()可以同时出现,且同时出现的频率大于一个阈值,则称这两个交互关系为并列关系;步骤6)基于步骤3中获得的图像分类结果,遍历知识图谱,找到图像中所有实体之间的关系路径,比如();步骤7)将步骤4中提取到的图像关系与步骤5中获得的实体之间的关系进行匹配,并找到图像关系在信息图谱中对应的所有并列关系;步骤8)在步骤6得到的关系路径上找到一条可以一直成立的并列关系,且这个并列关系与步骤4中获得的图像关系不同,则称这条并列关系为隐藏信息;步骤9)输出隐藏信息,即信息识别结果。
公开号  108228868A
公开日  2018-06-29
专利代理机构  
代理人  
颁证日  
优先权  
 
国别 优先权号 优先权日 类型
CN  201810037199  20180115 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
类型 阶段 文献号 公开日期 涉及权利要求项 相关页数
SEA  CN101923653A  20101222  全文 
SEA  CN103632166A  20140312  全文 
SEA  US2015206169A1  20150723  全文 
SEA  CN107038262A  20170811  全文 
注:不保证该信息的有效性、完整性、准确性,以上信息也不具有任何效力,仅供参考。使用前请另行委托专业机构进一步查核,使用该信息的一切后果由用户自行负责。
X:单独影响权利要求的新颖性或创造性的文件;
Y:与检索报告中其他 Y类文件组合后影响权利要求的创造性的文件;
A:背景技术文件,即反映权利要求的部分技术特征或者有关的现有技术的文件;
R:任何单位或个人在申请日向专利局提交的、属于同样的发明创造的专利或专利申请文件;
P:中间文件,其公开日在申请的申请日与所要求的优先权日之间的文件,或会导致需核实该申请优先权的文件;
E:单独影响权利要求新颖性的抵触申请文件。
  • 期刊对比文献
类型 阶段 期刊文摘名称 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
  • 书籍对比文献
类型 阶段 书名 作者 标题 涉及权利要求项 相关页数
  • 附加信息
同族专利
CN108228868B
 
引用文献
US2015206169A1CN101923653ACN103632166A
CN107038262A
 
被引用文献