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申请/专利权人：北方工业大学
摘要：本发明提供了一种基于图注意力网络的多任务场景理解方法。包括以下步骤：采集数据并进行标注记录，得到多模态数据集；基于多模态数据集，得到所有物体的类别信息；再寻找每个物体的相对位置信息并转换为全局位置信息，同时添加当前时间的环境信息生成综合数据表示；设计预设规则，生成场景模型；利用损失函数和图注意神经网络进行场景模型的迭代训练，得到训练好的场景模型并进行多种场景分析任务，通过场景分析结果推理场景的整体情况。本发明能够提升多模态数据融合效率、简化数据对齐和同步处理过程、全面集成与分析环境信息、增强全局场景理解能力、同时进行多种场景理解任务，实现对复杂场景的全面感知和智能推理。
主权项：1.一种基于图注意力网络的多任务场景理解方法，其特征在于，包括以下步骤：设定统一的采集间隔，利用自动导引车在应用场景内进行数据的同步采集，对采集数据进行标注，再按时间序列记录采集数据，得到多模态数据集；基于所述多模态数据集，利用多模态数据融合方法提取物体特征，以实现应用场景内的物体检测训练，得到应用场景内所有物体的类别信息；基于检测到的所有物体的类别信息，按照时间序列寻找每个物体的相对位置信息，并将相对位置信息转换为全局位置信息，同时在全局位置中添加当前时间的环境信息以生成每个物体的综合数据表示；设计预设规则，基于预设规则和场景内所有物体的综合数据表示进行场景建模，生成场景模型；利用损失函数和图注意神经网络进行场景模型的迭代训练，得到训练好的场景模型；所述训练好的场景模型用于建立物体之间的关系、物体与环境之间的关系、场景综合信息以及不同场景间的联系；基于训练好的场景模型进行多种场景分析任务，并通过场景分析结果推理场景的整体情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方工业大学 一种基于图注意力网络的多任务场景理解方法
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