公开(公告)号：CN118038277B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202410359890.9

申请日：2024-03-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 徐敏阳 ,  明煜航 ,  彭勇 ,  陈高朋

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开一种基于终身学习的机器人场景识别方法，通过集成先进的特征提取技术和聚合技术，结合了长期和短期记忆机制，以及智能的知识蒸馏和记忆感知突触策略，提高了机器人对场景的识别准确性和终身学习能力。本发明的终身学习机器人场景识别方法在性能上有显著提升，尤其是在复杂多变的环境中，相比现有技术，本方法能够提供更高的识别准确率和更好的长期学习能力。通过在多季节的Nordland和多光照条件的Oxford数据集上的应用和测试，本发明展现了其对不同场景的强大识别能力，以及在终身学习场景中对旧知识保持和新知识学习之间平衡的能力。

公开(公告)号：CN118038277A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410359890.9

申请日：2024-03-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 徐敏阳 ,  明煜航 ,  彭勇 ,  陈高朋

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开一种基于终身学习的机器人场景识别方法，通过集成先进的特征提取技术和聚合技术，结合了长期和短期记忆机制，以及智能的知识蒸馏和记忆感知突触策略，提高了机器人对场景的识别准确性和终身学习能力。本发明的终身学习机器人场景识别方法在性能上有显著提升，尤其是在复杂多变的环境中，相比现有技术，本方法能够提供更高的识别准确率和更好的长期学习能力。通过在多季节的Nordland和多光照条件的Oxford数据集上的应用和测试，本发明展现了其对不同场景的强大识别能力，以及在终身学习场景中对旧知识保持和新知识学习之间平衡的能力。