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本发明针对传统室内物品识别技术存在的场景适应性差、数据依赖高、效率低等问题，提出基于场景理解的快速识别方法。通过构建轻量化场景理解模块（MobilenetV3）动态判断环境类型，结合改进YOLOv7模型（引入CBAM注意力机制）和反馈调整机制，实现跨场景物品的高效检测与分类，提升识别精度与实时性。
本发明涉及室内机器人的视觉识别与实时检测，尤其是涉及一种基于场景理解的室内物品快速识别方法。
1、当前室内物品识别技术主要依赖两类方法：基于rfid的系统和基于大数据集训练的模型。一方面，基于rfid系统的局限性在于每个物品均需贴上标签，无法适应新环境，从而限制了其广泛应用的可能性，导致物品识别的局限性与低效性。此外，这类系统在实际部署中难以有效应对物品的多样性与变化，导致识别率低。另一方面，基于深度学习的大规模数据集训练的深度学习模型虽然在某些场景下取得了一定的成功，但仍面临着多个挑战。首先，这些模型通常是基于通用架构，难以针对特定场景进行优化，导致在复杂环境中的表现不理想。其次，训练此类大模型需要消耗大量计算资源和时间，使其在实际应用中面临诸多挑战，这对于资源受限的设备尤其不利。
1、本发明的目的是提供一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，解决现有室内物品识别技术在处理复杂环境时所遭遇的挑战，具体包括提升模型对环境变化的适应力，以实现对多样化物品的准确识别；减少对大量标注数据的依赖，增强模型在未知室内环境中的应用潜力；扩大模型的泛化范围，使其能够更好地应对不同室内场景下的物品识别任务；并引入有效的机制，以优化对室内环境中物品动态性和复杂背景的处理能力。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，包括以下步骤：
4、s2、基于场景分类结果，动态判断并调用与该场景匹配的预训练识别模型；
7、优选的，s1中，构建基于轻量化网络mobilenetv3的场景理解模块，用于模拟人类在应对复杂室内场景时的认知机制；场景理解模块利用视觉信息对预处理的图像进行推理，判断当前室内场景的类型，并输出场景分类结果，其中，场景类型包括卧室、厨房或浴室。
8、优选的，s1中，人类在应对复杂室内场景时的认知机制包括多层次处理机制、记忆与推理机制和反馈调整机制；
9、记忆与推理机制用于捕捉场景特征并弥补缺失的视觉信息，推断出物体的形状和位置，反馈调整机制用于优化记忆与推理机制。
11、通过1x1卷积获取特征输入，然后通过3x3深度卷积提取局部信息，将提取的局部特征通过池化九游体育平台层汇总，形成记忆与推理机制的输入，通过逐层记忆更新和推理操作，逐步强化场景的全局特征，增强后的全局特征通过全连接层进行处理，最终通过最后一层全连接层输出，生成最终特征。
12、优选的，s2中，预训练识别模型采用改进的yolov7模型，改进yolov7模型的过程具体为：
14、其中，空间注意力模块sam用于模型聚焦图像的特定位置，提取更具区分度的特征，通道注意力模块cam用于自动学习并关注最重要的特征通道，在不同场景下进行物品检测与识别。
15、优选的，s3中，采用反馈调整机制，动态优化物品识别网络九游体育平台的识别策略，具体为：
16、在物品识别过程中，通过反馈调整机制动态调整物品识别策略，结合梯度信息在物品识别过程中不断迭代优化模型，通过分析梯度信息与视觉反馈，自动调整检测模型的参数与权重，并结合拉普拉斯增强技术，捕捉物品边缘与细节。
17、优选的，s4中，当场景理解与动态判断模块完成初步判定后，调用最匹配的识别网络，识别网络将根据场景理解模块中所获取的信息，对室内物品进行检测与分类，并通过评价指标对识别结果进行验证与优化。
20、其中，ρ2(b,bgt)表示预测框中心点与真实框中心点的欧氏距离，c表示同时包含预测框和真实框的最小闭合区域的对角线距离，α表示权重系数，v通过对预测框和真实框的长宽比进行对比，来量化预测框和真实框在长宽比上的差异；
23、其中，w和h分别表示预测框的宽和高，wgt和hgt分别表示线、因此，本发明采用上述一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，有益效果如下：
25、(1)本发明通过引入mobilenetv3和改进yolov7的算法框架，实现了高效、准确的物品识别。
26、(2)本发明解决了现有技术在复杂环境中识别精度不足、速度较慢以及对大规模数据集依赖性强的问题，通过mobilenetv3的场景分类和改进yolov7的精准检测，能够在卧室、浴室和厨房等不同场景中有效识别物品，相较于现有技术，精度提升了1.2％、5.6％和4.6％，并保持较高的帧率，适用于实时检测。
27、(3)本发明通过引入cbam注意力机制，显著增强了在复杂场景中的鲁棒性，减少误检和漏检现象。同时，反馈调整机制与梯度信息的结合，使得模型能够动态优化，提升对小型物品和遮挡物的识别能力，减少对大规模数据集的依赖，显著提升了泛化能力。
28、(4)本发明提供的方法无需复杂的模型调优，节省了开发和测试时间，提升了实际应用中的经济效益。
2.根据权利要求1所述的一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，其特征在于，s1中，构建基于轻量化网络mobilenetv3的场景理解模块，用于模拟人类在应对复杂室内场景时的认知机制；场景理解模块利用视觉信息对预处理的图像进行推理，判断当前室内场景的类型，并输出场景分类结果，其中，场景类型包括卧室、厨房或浴室。
3.根据权利要求2所述的一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，其特征在于，s1中，人类在应对复杂室内场景时的认知机制包括多层次处理机制、记忆与推理机制和反馈调整机制；
4.根据权利要求3所述的一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，其特征在于，构建基于记忆与推理机制的深度网络模型，具体为：
5.根据权利要求4所述的一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，其特征在于，s2中，预训练识别模型采用改进的yolov7模型，改进yolov7模型的过程具体为：
6.根据权利要求4所述的一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，其特征在于，s3中，采用反馈调整机制，动态优化物品识别网络的识别策略，具体为：
7.根据权利要求6所述的一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，其特征在于，s4中，当场景理解与动态判断模块完成初步判定后，调用最匹配的识别网络，识别网络将根据场景理解模块中所获取的信息，对室内物品进行检测与分类，并通过评价指标对识别结果进行验证与优化。
8.根据权利要求7所述的一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，其特征在于，使用ciou作为评价指标：
本发明属于室内机器人的视觉识别与实时检测技术领域，具体公开了一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，包括以下步骤：首先构建场景理解模块与动态判断模块，判断当前室内场景的类型；其次基于场景分类结果，动态判断并调用与该场景匹配的预训练识别模型；然后动态优化物品识别网络的识别策略；最后调用最匹配的智能识别网络，对室内物品进行检测与分类。本发明采用上述的一种基于场景理解的室内物品快速识别方法，通过在物品检测过程中对模型的不断迭代优化，结合梯度信息和拉普拉斯增强技术，使得模型能够实时调整自身参数，适应不同场景下的识别需求，这种灵活性不仅提升了模型的整体性能，也为室内物品识别的广泛应用提供可行的解决方案。
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