[发明专利]一种基于软正交辅助空间的零标签危险品标签生成方法在审

专利信息
申请号: 202110904440.X 申请日: 2021-08-06
公开(公告)号: CN114092721A 公开(公告)日: 2022-02-25
发明(设计)人: 卓晴;喻望 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06V10/74 分类号: G06V10/74;G06V10/774;G06K9/62
代理公司: 北京康思博达知识产权代理事务所(普通合伙) 11426 代理人: 潘炜;范国锋
地址: 100084*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 正交 辅助 空间 标签 危险品 生成 方法
【权利要求书】:

1.一种基于软正交辅助空间的零标签危险品标签生成方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

步骤1,建立辅助域;

步骤2,训练获得危险品标签生成模型;

步骤3,利用上述获得的危险品标签生成模型,为待测危险品赋予标签。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤1包括以下子步骤:

步骤1-1,利用已有标签信息的图片,建立辅助域;

步骤1-2,将无标签图片与辅助域中图片进行比较,获得无标签图片的标签信息。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤1-2包括以下子步骤:

步骤1-2-1,获取无标签图片的信息;

步骤1-2-2,获得无标签图片与辅助域中图片的比较值。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤1-2-2中,采用下式获得待标注无标签图片与辅助域中图片的比较值:

其中,yk表示无标签图片与辅助空间第k个图片信息归一化后的相似度;f(x)表示提取图片信息的函数;x表示无标签图片;表示辅助空间中的图片信息;i表示表示辅助空间的第i个维度;Np表示辅助空间的总维度,即其中图片信息个数;k表示辅助空间中当前进行比较的维度;表示辅助空间中第k个图片信息;表示辅助空间中第i个图片信息。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤2中,采用下式所述的损失函数对模型进行训练:

L=LMDL1LCML2LRAL

其中,LMDL表示利用辅助域比较结果中正确分类占比的损失函数,LCML表示相同图片不同视角结果差异的损失函数,LRAL表示辅助空间正交程度的损失函数,λ1表示LCML的权重;λ2表示LRAL的权重。

6.一种用于生成危险品标签的装置,其特征在于,所述装置包括辅助域建立单元、标签获得单元和训练单元;

其中,所述辅助域建立单元用于选取部分有标签的图片形成辅助空间;

标签获得单元用于将无标签图片与辅助域中图片进行比较,获得辅助空间中的比较信息,作为标签信息;

训练单元用于训练获得危险品的标签生成模型。

7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该介质中存储有基于软正交辅助空间的零标签危险品标签生成程序,所述程序被处理器执行时,使得处理器执行权利要求1至5之一所述基于软正交辅助空间的零标签危险品标签生成方法的步骤。

8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器存储有基于软正交辅助空间的零标签危险品标签生成程序,所述程序被处理器执行时,使得处理器执行权利要求1至5之一所述基于软正交辅助空间的零标签危险品标签生成方法的步骤。

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