基于深度学习定位两场景概念差异用于家政管理
计算机视觉与模式识别
2022-12-12 v2 人工智能
摘要
在工业环境中发现两幅图像的概念差异对于 HSE（健康、安全与环境）目的尤为重要，且目前仍无可靠且适用的方法来发现主要差异以警示相关控制器。由于不同环境中物体的丰富性与多样性，该领域监督学习方法的使用面临重大难题。由于两场景光照条件的剧烈甚至轻微变化，无法朴素地对两图像作差以发现这些差异。本文的目标是发现并定位同一场景但不同时间两帧的概念差异，并将差异分类为增加、减少与改变。在本文中，我们通过对深度学习方法的呈现，以及迁移学习与误差函数结构修改，加上数据添加与合成过程，展示了针对该应用的综合解决方案。我们提供并标注了合适的数据集，在该数据集上评估了模型结果，并说明了其在真实工业应用中使用的可能性。
引用
@article{arxiv.2208.04884,
title = {Localizing the conceptual difference of two scenes using deep learning for house keeping usages},
author = {Ali Atghaei and Ehsan Rahnama and Kiavash Azimi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04884},
year = {2022}
}