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本发明公开了针对无人巡检的视觉感知场景深度学习小样本训练方法，属于车辆控制技术领域，包括以下步骤：S1：采集数据；S2：构建场景识别模型；S3：输出场景特征数据；S4：标注整理；S5：分类及聚类；S6：通过度量学习模型中学习不同场景特征数据的权重系数，调整场景特征数据的重要程度；S7：构建特征分类模型；S8：小样本训练数据集A训练时，先通过场景识别模型一次识别，再通过特征分类模型二次分类，即可得到场景类别；本发明采用“端到端”训练方法，将训练和分类融入到同一套框架，且准确率方面相比于传统算法更高
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116343069 A (43)申请公布日 2023.06.27 (21)申请号 202310423344.2 G06V 10/774 (2022.01)
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