一种适用于机器视觉的自然场景数据集的构建方法
专利汇可以提供一种适用于机器视觉的自然场景数据集的构建方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种适用于 机器视觉 的自然场景数据集的构建方法，包括如下步骤：基于 生态系统 类型确定数据集的分类类别；利用关键词从互联网上下载原始图像；对下载的图像进行初步匹配判断，对模糊类别图片进行再次分类，形成图像数据集；利用 卷积神经网络 对数据集进行验证，再根据混淆矩阵对歧义类别进行合并。解决了自然场景分类难以像物体分类进行准确客观定义的问题，为训练深度卷积神经网络提供了可靠的数据 支撑 ，可用于自然场景识别系统。，下面是一种适用于机器视觉的自然场景数据集的构建方法专利的具体信息内容。
1.一种适用于机器视觉的自然场景数据集的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：依据生态系统类型初步确定数据集中含有的类别与对应子类别；其中，生态系统类型分为：
陆地生态系统：包括自然陆地生态系统和人工陆地生态系统；
水生生态系统：包括内陆水生生态系统、海洋生态系统和人工水生生态系统；
地下生态系统：包含洞穴生态系统；
步骤2：将子类别名称作为关键字在互联网上进行搜索，至少搜索1000张与该子类别对应的图片，完成图片的收集；
步骤3：对所收集到的图片进行初步的人工筛选，对不符合对应类别的图片进行进一步筛选，得到含有场景类别标签的数据集；
步骤4：将数据集分为训练集和验证集，利用深度卷积神经网络对图像进行分类，并利用混淆矩阵将预测结果与真实类别标签结合生成相似度矩阵，依据相似度矩阵合并相似度过高的类别，得到最终的数据集，具体包括：
步骤4.1，按照80％/20％的比例对原始数据集随机进行划分得到训练集和验证集；
步骤4.2，将训练集中的图片转化为224×224分辨率的图片，选用13层的bn-inception网络结构作为场景预测分类网络；含有两个卷积层和3×3池化层的原始bn-inception网络将224×224分辨率的图片转化为28×28的特征图，使得在后续10个inception层中能够更快的进行处理，其中两层步长为2，其余步长为1，因此28×28的特征图最终变化为7×7的特征图；最后利用全局均值池化层对跨空间维度的激活进行聚合；
步骤4.3，利用步骤4.2中所得到的模型对验证集进行分类预测，得到分类结果，将预测结果与真实分类结合得到混淆矩阵C，该混淆矩阵显示类别与类别之间的交叉错误，隐含地指示了它们之间的相似程度，在形式上，我们用以下方式定义这种相似性：
S＝C+CT
其中C∈RN×N是混淆矩阵，N是自然场景类别的数目，Cij表示将第i类分类为第j类的概率，该值较大表示两个类别之间的模糊度较高；按照该公式生成相似度矩阵S，该等式保证了相似性是对称的度量，为合并两个相似类别提供线索；
步骤4.4，设定一个合适的阈值τ，此处τ＝0.5，将相似度超过该阈值τ的两类进行合并；
分析合并的合理性，若第i行和第j行合并为同一类型，更新对应的相似性矩阵，删除第i和第j行和列，将 作为新的行和列添加进去，重复该步骤直到最终的数据集不超过阈值或满足其他要求，这样得到的数据集更适用于机器视觉方面的处理。
2.根据权利要求1所述的一种适用于机器视觉的自然场景数据集的构建方法，其特征在于，所述生态系统子类别分类要满足：
条件一、子类别属于某一生态系统；
条件二、子类别之间相互独立。
3.根据权利要求1所述的一种适用于机器视觉的自然场景数据集的构建方法，其特征在于，子类别分为：
自然陆地生态系统：极地与高山苔原、半沙漠、针叶林、落叶林、天然草原、荒地、常绿阔叶林、地中海型灌木丛、沙漠、山地、热带雨林；
人工陆地生态系统：人工草地、农田、温室、城市；
内陆水生生态系统：沼泽、湿地、河流、湖泊；
海洋生态系统：沿海、珊瑚礁、深海；
人工水生生态系统：池塘；
包含洞穴生态系统：洞穴。
4.根据权利要求1所述的一种适用于机器视觉的自然场景数据集的构建方法，其特征在于，步骤2所述类别名称加上天气形容词，天气形容词包括：晴朗的、多云的、下雨的、下雪的。
5.根据权利要求1所述的一种适用于机器视觉的自然场景数据集的构建方法，其特征在于，步骤3所述不符合对应类别的图片挑出汇总至未分类图片，若总搜集图片为M张，总类别为N类，当无法分类的图片超过N/M时，构建新的类别，新的类别满足步骤1中述的子类别分类条件。
一种适用于机器视觉的自然场景数据集的构建方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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