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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
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申请号:201810074539.X 申请日:2018-01-25
CN201810074539
CN108229578B
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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:
申请人: 海南大学
Applicant:
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:
主分类号: G06K9/62(20060101)
分类号: G06K9/62(20060101) G06F16/36(20190101) G06F16/51(20190101)
  • 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  1.一种基于数据、信息和知识三层图谱架构的图像数据目标识别方法,其特征在于引入数据图谱、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:/n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;/n步骤2)获取待识别图像;/n步骤3)将待识别图像分割成已识别图像B和未识别图像X两个模块;/n步骤4)若已识别图像中B和未识别图像X中的实体存在于一个数据结构之中,其中数据结构包括数组、链表、栈、队列、树和图的集合,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,将这些实体记作{Ai};对{Ai}进行分析,采集{Ai}中所有可能出现的实体,记作{Ci};记{Ai}∪{Ci}为{Xi};/n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2得到匹配度R,当R大于某一个阈值时,把Xi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表示匹配的属性,包括形状,颜色,拓扑关系和方向关系;/n (2)/n步骤6)若A和B中的实体具有直接交互关系:在信息图谱中按照交互频率从大到小的顺序遍历已识别图像B中的实体节点{Bi}的相邻节点{Di},记{Di}为{Xi}的子集,执行步骤5);若A和B中的实体具有间接交互关系:在信息图谱中按照交互频度从大到小的顺序遍历已识别图像中的实体节点{Bi}的相邻节点{Di}的相邻节点{Ei},记{Ei}为{Xi}的子集,执行步骤5),如果没有找到识别结果,继续寻找{Ei}的相邻节点,重复步骤6),直到找到为止;/n步骤7)若已识别图像与未识别图像处于同一种环境:基于步骤3)获得的已识别图像B遍历知识图谱,找到图像中对应的“Where”和“When”,并找到在对应的“Where”和“When”中可能出现的实体类型,记作{Xi},执行步骤5);/n步骤8)输出识别结果。/n
公开号  108229578B
公开日  2019-10-11
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  201810074539  20180125 
国际申请  
国际公布  
进入国家日期  
  • 专利对比文献
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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。
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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
CN108229578A
 
引用文献
US2015331866A1CN106776564ACN107038508A
CN107085618A
 
被引用文献
CN110210387A