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摘要：本发明公开了一种基于可供性分割网络的厨房场景工具理解方法及系统，属于可供性学习技术领域。该方法基于可供性分割检测解码网络，对厨房场景下的对象进行背景、厨具、菜品三类的区分，并对厨具进行可供性检测分割，获得厨具的可供性掩码以及菜品类别掩码，指导机器手与厨房用品的交互；结合暗通道先验方法进行去雾操作，减弱了室内厨房油烟等带来的图像干扰，提高了可供性分割网络的精度与准确度；结合单目深度预测网络，获取图像深度信息，并使用特征深度融合模块，获得融合深度特征图像，提高了可供性定位精度。
主权项：1.一种基于可供性分割网络的厨房场景工具理解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，采集厨房场景图像，构建包含场景内要素的数据集，获得可供性的真实标注掩码；步骤二，对厨房场景图像进行预处理，通过暗通道先验方法对预处理后的图像进行去雾操作，得到无雾图像，将所述无雾图像输入至预训练的自监督学习编码网络，获得图像特征信息；步骤三，在通过暗通道先验方法对预处理后的图像进行去雾操作的同时，将厨房场景图像输入至预训练的单目深度预测模型，获得图像深度信息；步骤四，将所述图像特征信息与所述图像深度信息输入至特征深度融合模块，得到融合深度特征图像，将所述融合深度特征图像输入至可供性分割检测解码网络，获得图像中需要使用的厨具功能的位置掩码以及菜品位置与类别掩码。
全文数据：
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百度查询： 湖南大学 一种基于可供性分割网络的厨房场景工具理解方法及系统
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