场景识别方法、装置、服务器及存储介质.pdf
甲申****66
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场景识别方法、装置、服务器及存储介质.pdf
本发明提供一种场景识别方法、装置、服务器及存储介质,涉及数据处理技术领域。该方法包括:获取预设场景的目标图像;预设场景为具有多种场景识别需求的场景;采用多个场景识别模型分别对目标图像进行识别处理,得到多种场景识别需求的识别结果,其中,每个场景识别模型为一种场景识别需求的识别模型;根据多种场景识别需求的识别结果,得到预设场景的识别结果。基于多个场景识别模型对预设场景的目标图像进行识别,多个场景识别模型中的一个或者多个也可以应用在场景识别需求相同的其他场景中,无需针对不同的场景针对性的进行训练得到一个模型,灵
小区场景识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请提供一种小区场景识别方法、装置、设备及存储介质,该方法获取待识别小区的网络性能指标数据;确定特定时间段,根据特定时间段获取待识别小区在特定时间段的网络性能指标数据;将特定时间段的网络性能指标数据输入至预设分类模型,预设分类模型通过预设网络性能指标数据训练样本和小区场景类别标签训练得到;通过预设分类模型的输出结果,得到待识别小区的小区场景标签,提高了小区场景识别的准确性,同时,与人工识别相比,提高了效率。
视频场景识别方法、装置、设备及可读存储介质.pdf
本发明公开了一种视频场景识别方法、识别装置及计算机可读存储介质,其中所述视频场景识别方法包括:获取目标视频片段中多个视频帧;提取各个所述视频帧的图像特征点;对各相邻的视频帧的图像特征点进行特征点匹配;分析各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况;根据各相邻的视频帧的匹配成功的图像特征点的位置变化情况,确定所述目标视频片段的场景类别。通过上述方式,本发明可以提高对视频素材的视频场景的识别效率及准确率。
陈列场景识别方法、装置、设备以及存储介质.pdf
本公开提供了一种陈列场景识别方法、模型训练方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品,涉及人工智能技术领域,具体为计算机视觉和深度学习技术领域,可应用于图像处理、图像识别等场景。具体实现方案为:获取待识别图像的特征向量并获取底库特征向量集;基于待识别图像的特征向量与底库特征向量集中每个特征向量的相似系数,从底库特征向量集中确定出至少两个候选特征向量;对至少两个候选特征向量的相似系数进行阈值判断,得到目标特征向量;基于目标特征向量对应的陈列场景标签确定待识别图像的陈列场景。根据对候选特征向量的相似系数进行
图像场景的识别方法、装置、设备及可读存储介质.pdf
本申请公开了一种图像场景的识别方法、装置、设备及可读存储介质,涉及机器学习领域。该方法包括:获取目标图像;提取目标图像的全局特征;基于全局特征和图像识别分类库从目标图像中提取至少两个区域子图;基于全局特征和区域子图的子图特征,识别得到目标图像对应的场景类别标签。针对目标图像的场景识别过程,提取目标图像的全局特征后,基于全局特征从目标图像中采用注意力机制提取区域子图,从而基于子图特征和全局特征对目标图像进行场景识别,也即,场景识别的参考内容中不仅仅包括目标图像中的单个实体,而是包括了目标图像中与图像识别分类