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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明涉及群智感知数据动态冗余检测技术领域，特别涉及一种基于对比学习的群智感知数据动态冗余检测方法；所述方法包括：获取任务目标的感知数据集、利用预训练的冗余检测模型进行冗余检测，得到冗余检测结果，其中，冗余检测模型的训练步骤包括：构建感知数据集、对若干条感知数据进行数据增强、特征提取和多模态特征融合，得到融合特征对，构建融合特征矩阵、构建正负样本，进行实例级和聚类级的对比学习，通过损失函数进行迭代训练，直至收敛，得到冗余检测模型；本发明通过在对比学习框架内集成聚类任务，实现单阶段端到端的冗余聚类，针对动态群智感知数据，实行准确灵活的冗余数据识别，有效提高了冗余检测的准确性和数据质量。
主权项：1.一种基于对比学习的群智感知数据动态冗余检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取任务目标的感知数据集；利用预训练的冗余检测模型对任务目标的感知数据集进行冗余检测，得到冗余检测结果；其中，所述预训练的冗余检测模型的训练步骤包括：步骤1，构建移动群智摄影感知场景下的感知数据集，所述感知数据集包括来自同一任务目标或不同任务目标的若干条感知数据；步骤2，对若干条感知数据均依次进行数据增强、特征提取和多模态特征融合，得到融合特征对，构建融合特征矩阵；步骤3，基于融合特征矩阵构建正负样本，进行实例级的对比学习和聚类级的对比学习，并利用损失函数进行迭代训练，直至收敛，得到训练完成的冗余检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 基于对比学习的群智感知数据动态冗余检测方法
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