一种基于结构化表征与因果推理的场合认知方法与系统

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一种基于结构化表征与因果推理的场合认知方法与系统
申请号:CN202510732694
申请日期:2025-06-03
公开号:CN120673361A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于结构化表征与因果推理的场合认知方法与系统,包括机器人基于视觉传感器采集图像序列I;基于场合关联要素识别算法提取场合要素构建超图G,基于超图G,利用因果推理模型推断场合中可信评估下的活动序列A;基于超图G和活动序列A,利用因果推理模型推断可信评估下的场合认知序列O;基于场合认知序列O,获取机器人所在场合的重要信息。本发明设计了基于超图的场合要素结构化表征方法,解决了场合认知过程难以使用符号语言进行表征的难题;设计了基于因果推理的场合认知方法,提供了场合可信认知的推断依据,为场合认知问题的解决提供了一种有效的解决方法。
技术关键词
节点特征 序列 编码模块 矩阵 识别算法 机器人 人物特征 活动特征 图像 多层感知机 多模态注意力 关系 视觉传感器 表征方法 数据采集模块 语义
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