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深度学习赋能下的多特征融合场景识别：技术演进与应用拓展.docx

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    深度学习赋能下的多特征融合场景识别：技术演进与应用拓展

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化与智能化飞速发展的时代，场景识别作为计算机视觉领域的关键研究方向，正发挥着愈发重要的作用。从日常的图像、视频分析，到自动驾驶、智能安防、虚拟现实等前沿领域，场景识别技术的身影无处不在，为各行业的智能化升级提供了强大支持。

    随着计算机视觉技术的迅猛发展，深度学习在场景识别领域取得了显著成果。深度学习通过构建多层神经网络，能够自动从大量数据中学习并提取复杂的特征，为场景识别带来了新的解决方案。传统的场景识别方法主要依赖于手工设计的特征和浅层机器学习模型，在面对复杂多变的实际场景时，往往难以准确地识

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