一种基于本体语义的机器人认知发育方法

    公开(公告)号:CN115983277A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211432365.2

    申请日:2022-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于本体语义的机器人认知发育方法,步骤包括基于属性功能与物品定义的本体信息表征,构建机器人物品识别专业知识库;基于属性判别与语义搜索的信息判定;基于属性信息添加的机器人认知发育。本发明基于本体语义知识库,模仿人类记忆、学习、认知物品的流程,通过机器学习及传感器属性信息,使机器人根据信息数据进行主动的认知、学习、扩展和积累学到的知识和经验;促使机器人通过学习不断发育自己的认知能力,自动构建未知物品的机器人物品识别专业知识库,并基于三元组的语义结构,进行人机操作间的知识共享与作业逻辑交流,提高机器人的认知水平,提升操作人的操作体验。

    基于改进的双网络识别模型的蝴蝶细粒度识别方法

    公开(公告)号:CN114861803A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210526795.4

    申请日:2022-05-16

    Abstract: 本发明公开了基于改进的双网络识别模型的蝴蝶细粒度识别方法,包括步骤:收集蝴蝶在自然生活环境中的生态照片和蝴蝶标本照片,构建蝴蝶图片数据集;对所述蝴蝶图片数据集中的图片进行处理;分割图片处理后的蝴蝶图片数据集;搭建双网络识别模型;获得最终识别模型;使用所述最终识别模型进行蝴蝶细粒度识别,并采用平均加权的方式将所述第一识别网络和第二识别网络的的识别结果融合,得到最终的识别结果。与现有技术相比,本发明比标准的CNN架构识别率更高,性能更加稳定。

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