【摘 要】
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人们生活在一个由各类日常物体要素构成的复杂环境中,随着物联网、5G等新兴技术的发展普及,室内智能服务成为研究人员眼中的热点问题。室内场景及各类目标的智能识别是室内智能服务信息获取的基础,如何高效地分辨不同场景并准确识别场景中的目标是计算机视觉领域中一项具有挑战性的任务。由于不同的室内场景结构各异,目标与目标之间丰富多样,容易受到光线、角度和目标相互遮挡等因素的影响,传统算法在检测精度、速度问题上难
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人们生活在一个由各类日常物体要素构成的复杂环境中,随着物联网、5G等新兴技术的发展普及,室内智能服务成为研究人员眼中的热点问题。室内场景及各类目标的智能识别是室内智能服务信息获取的基础,如何高效地分辨不同场景并准确识别场景中的目标是计算机视觉领域中一项具有挑战性的任务。由于不同的室内场景结构各异,目标与目标之间丰富多样,容易受到光线、角度和目标相互遮挡等因素的影响,传统算法在检测精度、速度问题上难以满足实际需求。为了提高室内场景识别的精度和速度,本文研究了基于改进Efficient Net的场景图像分类模型和改进YOLOv3的目标检测模型,对室内场景进行了精确分类,并对分类后的场景目标进行检测识别,从而提高了不同条件下场景各类目标识别的准确度,为室内智能服务提供更加丰富的语义信息。本文主要的研究内容如下:（1）研究了一种改进Efficient Net的场景分类模型,该模型是在Efficient Net主干网络的基础上由多尺度特征提取模块、CBAM注意力模块、空间金字塔模块等几部分组成。通过输入不同大小的特征图像从而获得更多尺度的场景信息,在此基础上增加了一个注意力机制模块,提升了图像中显著特征信息的关注度,最后经过空间金字塔模块转换成固定的特征向量并输出。通过这些模块的共同作用以及Efficient Net模型自身的优越性,在一定程度上提升了场景识别的准确率。（2）在场景分类的基础上,研究了一种改进YOLO v3的场景目标检测网络模型。使用了Mobile Netv3替换了YOLOv3中的darknet53网络,降低模型的参数量和减少过拟合现象发生;采用多尺度特征融合,丰富网络的感受野范围,拓展网络的适应性;最后对损失函数也进行了优化,使用了DIOU损失函数提升了网络的表征能力。并通过实验证明了在多种室内场景中改进后的模型可以较好的完成目标检测任务。通过本文的实验表明,本文所改进的模型与其它经典模型相比,无论是从分类的精度还是从最终效果来看都得到了显著的提升,可以满足真实条件下室内场景识别的需求。
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