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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于知识图谱的场景识别方法、终端设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116543306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310534582.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于知识图谱的场景识别方法、终端设备及存储介质是由林志炜;龚涛;苏鹭梅;陈玮浩;谢奕涛设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的场景识别方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识图谱的场景识别方法、终端设备及存储介质，该方法中构建了基于目标关系知识学习的轻量型图检测网络，能够根据目标关系知识进行推理识别目标，并通过模型结构重构的方法进行轻量化处理；通过添加语义分析模块，可以在传统检测的基础上，利用的三元组合中已确定的关系知识或属性知识去增强特征。本发明在提高识别准确率的同时对模型进行轻量化处理，并解决相似场景难以区分的问题，适用于部署到服务型机器人上进行场景识别。

本发明授权一种基于知识图谱的场景识别方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的场景识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集不同类型场景的图像组成训练集，并对训练集中各图像包含的所有目标对象和目标对象的类型进行标注； S2：构建场景目标类型识别模型，通过训练集对模型进行训练； 模型的网络结构包括目标检测模块和基于知识图谱的语义分析模块； 目标检测模块在YOLOv5网络的基础上进行改进，将YOLOv5网络的骨干网络替换为MobileNet-V1网络，将YOLOv5网络的PANet结构进行修改，将PANet结构里的FPN部分中的上采样方法由最近邻插值法替换为亚像素卷积，并在每次亚像素卷积之后添加1×1卷积核； 目标检测模块检测到的目标对象输入语义分析模块后，语义分析模块基于预先构建的场景知识图谱，采用随即重启游走算法对目标对象之间的关系进行分析，得到目标对象与场景知识图谱中各实体之间的关系矩阵；预先构建的场景知识图谱的构建方法为：通过BiLSTM-CRF进行实体识别，通过卷积神经网络进行实体关系抽取，通过网络爬虫结合规则抽取进行实体属性抽取； 将目标检测模块输出的类别矩阵与语义分析模块输出的关系矩阵进行加权求和，得到目标类型识别结果； S3：通过训练后的模型对待识别图像进行目标对象的类型识别； S4：计算该待识别图像对应每个场景的隶属度，将隶属度最大时的场景作为该待识别图像所处的场景；隶属度的计算公式为： Oj＝X1*p1*S1j+…+Xi*pi*Sij+…+Xn*Pn*Snj 其中，Oj表示第j种场景的隶属度，Xi表示第i种目标对象是否存在于待识别图像中，如果存在，Xi＝1；如果不存在，Xi＝0；Pi表示第i种目标对象检测结果的置信度；Sij表示第i种目标对象在第j种场景中出现的概率；i∈[1,n]，n表示目标对象的总数。

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