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摘要：本发明公开了基于知识图谱的图像识别优化方法，涉及图像识别优化技术领域，将所有知识图谱的权重比例加权平均计算后获取图像识别系统的整体评分指数，获取图像识别系统整体评分指数以及图像识别系统在实际应用中的使用频率后，基于模糊规则判断是否需要对图像识别系统中的知识图谱进行动态优化调整，当判断需要对图像识别系统中的知识图谱进行动态优化调整时，优化系统将调整集合中的知识图谱上传至云端数据库存储。该优化方法能够自动判断何时需要对图像识别系统中的多类知识图谱自动进行动态优化调整，在保障图像识别系统适用性和使用覆盖范围的同时，有效降低系统的存储负担以及提高系统的图像识别效率。

主权项：1.基于知识图谱的图像识别优化方法，其特征在于：所述优化方法包括以下步骤：优化系统通过查询工具获取图像识别系统中已嵌入的知识图谱种类，并为所有知识图谱进行初始编号后生成初始图谱列表；定期获取初始图谱列表中所有知识图谱的匹配率以及数据量增长速率，并基于匹配率以及数据量增长速率为每个知识图谱生成图谱评分，按照优序图法依据图谱评分为每个知识图谱赋予权重比例，将所有知识图谱的权重比例加权平均计算后获取图像识别系统的整体评分指数；获取图像识别系统整体评分指数以及图像识别系统在实际应用中的使用频率后，基于模糊规则判断是否需要对图像识别系统中的知识图谱进行动态优化调整；当判断需要对图像识别系统中的知识图谱进行动态优化调整时，优化系统将初始图谱列表中的知识图谱依据图谱评分划入保持集合或调整集合，将调整集合中的知识图谱上传至云端数据库存储后从本地数据库中删除；图像识别系统识别图像时，优先遍历本地数据库中的知识图谱，若本地数据库中没有与识别图像相匹配的知识图谱，则遍历云端数据库中的知识图谱，若遍历后云端数据库中存在与识别图像匹配的知识图谱，则将该知识图谱从云端数据库中下载至本地数据库存储；优化系统定期获取初始图谱列表中所有知识图谱的匹配率以及数据量增长速率，包括以下步骤：优化系统每间隔一段时间获取初始图谱列表中所有知识图谱的匹配率以及数据量增长速率；匹配率的获取逻辑为：获取在间隔时间段内，知识图谱匹配图片数量，再将知识图谱匹配图片数量比上间隔时长后获取匹配率；数据量增长速率的获取逻辑为：获取在间隔时间段内，知识图谱的数据增长量，数据增长量通过间隔时间段内的最终时刻数据量减去最初时刻数据量获取，将数据增长量比上间隔时长后获取数据量增长速率；基于匹配率以及数据量增长速率为每个知识图谱生成图谱评分，包括以下步骤：对匹配率以及数据量增长速率进行归一化处理，将匹配率以及数据量增长速率的取值范围映射到[0,1]之间，获取匹配率归一化数值以及数据量增长速率归一化数值；通过匹配率归一化数值减去数据量增长速率归一化数值后获取图谱评分。

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百度查询： 湖南上容信息技术有限公司 基于知识图谱的图像识别优化方法