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申请/专利权人:浙江科技大学
摘要:本发明提供了一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法,属于室内场景识别技术领域,场景识别方法包括离线阶段和在线阶段;其中,离线阶段包括:S1、基于神经网络训练场景识别模型;S2、场景识别模型输出的各个场景的概率作为观察概率;在线阶段包括:S3、建立邻接矩阵;S4、基于邻接矩阵计算状态转移矩阵,然后计算状态转移概率;S5、场景识别开始后,计算第一次场景识别结果作为初始状态,随后实时计算当前t+1时刻的概率;S6、计算完所有场景的概率后,将概率最大的场景作为当前的估计场景。本发明采用上述的一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法,能有效提高场景识别准确率。
主权项:1.一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法,其特征在于,场景识别方法包括离线阶段和在线阶段;其中,离线阶段包括以下子步骤:S1、基于神经网络训练场景识别模型;S2、场景识别模型输出的各个场景的概率作为观察概率bx|ci;其中,ci表示当前场景为场景i的状态;x为观测值;在线阶段包括以下子步骤:S3、建立邻接矩阵A;S4、基于邻接矩阵A计算状态转移概率;S5、场景识别开始后,计算第一次场景识别结果作为初始状态,随后实时计算当前t+1时刻的概率;S6、计算完所有场景的概率后,将概率最大的场景作为当前的估计场景。
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权利要求:
百度查询: 浙江科技大学 一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法
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