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申请/专利权人：浙江科技大学
摘要：本发明提供了一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法，属于室内场景识别技术领域，场景识别方法包括离线阶段和在线阶段；其中，离线阶段包括：S1、基于神经网络训练场景识别模型；S2、场景识别模型输出的各个场景的概率作为观察概率；在线阶段包括：S3、建立邻接矩阵；S4、基于邻接矩阵计算状态转移矩阵，然后计算状态转移概率；S5、场景识别开始后，计算第一次场景识别结果作为初始状态，随后实时计算当前t+1时刻的概率；S6、计算完所有场景的概率后，将概率最大的场景作为当前的估计场景。本发明采用上述的一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法，能有效提高场景识别准确率。
主权项：1.一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法，其特征在于，场景识别方法包括离线阶段和在线阶段；其中，离线阶段包括以下子步骤：S1、基于神经网络训练场景识别模型；S2、场景识别模型输出的各个场景的概率作为观察概率bx|ci；其中，ci表示当前场景为场景i的状态；x为观测值；在线阶段包括以下子步骤：S3、建立邻接矩阵A；S4、基于邻接矩阵A计算状态转移概率；S5、场景识别开始后，计算第一次场景识别结果作为初始状态，随后实时计算当前t+1时刻的概率；S6、计算完所有场景的概率后，将概率最大的场景作为当前的估计场景。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江科技大学 一种基于齐次隐马尔科夫模型的场景识别方法
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