基于数据、信息和知识三层图谱架构的图像数据目标识别方法
有权
阅读授权文献
Image data target identification method based on data graph framework, information graph framework and knowledge graph framework
申请号：201810074539.X 申请日：2018-01-25
|
摘要：本发明是一种基于数据、信息和知识三层图谱架构的图像数据目标识别方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。本发明主要是引入数据图谱、信息图谱、知识图谱架构对未标识图像进行知识推理，从而实现自动智能的识别出图片中或者摄像机所拍摄到的图像中的实体目标。具体实现步骤是通过分析已识别目标，在数据图谱、信息图谱或知识图谱中找到能够与未识别目标连通过去的路径，遍历路径上的实体同时进行特征匹配，最后找到与未识别目标匹配度最高的识别结果。 |
|---|---|
| Abstract： The invention discloses an image data target identification method based on a data graph framework, an information graph framework and an knowledge graph framework and belongs to the crossing field ofdistributed calculation and a software engineering technology. According to the method, the data graph framework, the information graph framework and the knowledge graph framework are mainly introduced to conduct knowledge reasoning on unidentified images, and therefore entity targets in pictures or images photographed by a camera are automatically and intelligently identified. The method includes the specific implementation steps that a path capable of accessing the history of unidentified targets is found in data graphs or information graphs or knowledge graphs by analyzing identified targets, entities on the path are traversed, feature matching is conducted at the same time, and finally an identification result which has the highest matching degree with the unidentified targets is found. | |
| 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 | |
| Inventor： SHIQING HE; YUCONG DUAN | |
| 主分类号： G06K9/62(2006.01)I | |
| 分类号： G06K9/62(2006.01)I G06F17/30(2006.01)I | |
|
- 法律状态
| 2019-10-11 | 授权 |
| 2018-07-24 | 实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/62申请日:20180125 |
| 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.本发明主要是引入数据图谱、信息图谱和知识图谱架构对未标识图像进行知识推理，从而实现自动智能的识别出图片中或者摄像机所拍摄到的图像中的实体目标，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、信息图谱和知识图谱的框架；步骤2）获取待识别图像；步骤3）将待识别图像分割成已识别图像{Bi}和未识别图像X两个模块；步骤4）若A和B存在于一个数据结构之中：基于步骤3获得的已识别图像B遍历数据图谱，推测出它可能存在于哪些实体的数据结构之中，将这些实体记做{Ai}；对{Ai}进行分析，采集{Ai}中所有可能出现的实体，记做{Ci}；记{Ai}∪{Ci}为{Xi}；步骤5）将基于步骤3获得的未识别图像X与实体{Xi}进行特征匹配，由公式1得到匹配度R，当R大于某一个阈值时，把R作为识别结果，假设数据图谱中实体属性特征与Ai匹配值为μ（α），α表示Xi可以与未识别图像匹配的一个属性，x表示所有可以匹配的属性，包括形状，颜色，拓扑关系，方向关系等； |
||||||||||||||||||
| 公开号 | 108229578A | ||||||||||||||||||
| 公开日 | 2018-06-29 | ||||||||||||||||||
| 专利代理机构 | |||||||||||||||||||
| 代理人 | |||||||||||||||||||
| 颁证日 | |||||||||||||||||||
| 优先权 |
|
||||||||||||||||||
| 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 |
| A | SEA | US2015331866A1 | 20151119 | 1 | 全文 |
| A | SEA | CN106776564A | 20170531 | 1 | 全文 |
| A | SEA | CN107038508A | 20170811 | 1 | 全文 |
| A | SEA | CN107085618A | 20170822 | 1 | 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。
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 |
|
||||
| 引用文献 |
|
||||
| 被引用文献 | |||||
