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题名面向特定目标自识别的交通图像语义检索方法
被引量：7
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作者
赵一
段兴
谢仕义
梁春林
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机构
广东海洋大学数学与计算机学院
湛江湾实验室南海渔业大数据中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期553-560,共8页
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基金
南方海洋科学与工程广东省实验室自主立项重大项目(ZJW-2019-08)
广东海洋大学创新强校重大科研项目(GDOU2017052501)~~
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文摘
为了从海量的道路交通图像中检索出违反交通法规的图像,提出了一种特定目标自识别的语义图像检索方法。首先,通过交通领域专家建立交通领域本体及道路交通规则描述;然后,通过卷积神经网络(CNN)对交通图像的特征进行提取,并结合改进的支持向量机决策树(SVM-DT)算法对图像特征进行分类的策略,对交通图像中的特定目标及目标间空间位置关系进行自动识别,并映射成为相应的本体实例及其对象之间的关联关系(规则实例);最后,利用本体实例和规则实例,通过推理得到语义检索结果。实验结果表明,相比关键字和本体交通图像语义检索方法,所提方法具有更高的准确率、召回率和检索效率。
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关键词
交通领域本体
图像语义检索
语义推理
支持向量机决策树分类
目标识别
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Keywords
traffic ontology
image semantic retrieval
semantic reasoning
Support Vector Machine Decision Tree(SVM-DT)classification
object recognition
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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