技術(shù)特征：

1.一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法，其特征在于，所述步驟s2包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法，其特征在于，所述步驟s3包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法，其特征在于，所述步驟s4包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法，其特征在于，所述步驟s5包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法，其特征在于，所述步驟s7包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法，其特征在于，在所述步驟s3中：所述特征提取器基于去除全連接層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)resnet50構(gòu)建；

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法，其特征在于，在所述步驟s4中，對(duì)低可信數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果與s202中低可信數(shù)據(jù)的初始類別標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比；如果兩者的類別標(biāo)簽都是注視點(diǎn)或者都是掃視點(diǎn)，將按照時(shí)間特征將它們加入到訓(xùn)練集的軌跡序列中，否則，如果兩者的類別標(biāo)簽不一致，即一個(gè)是注視點(diǎn)而另一個(gè)是掃視點(diǎn)，仍然將其視為低可信樣本；

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述的一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至8中任一項(xiàng)所述的一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于人機(jī)同構(gòu)的全景冗余視點(diǎn)過(guò)濾方法，通過(guò)全自動(dòng)多閾值劃分策略，建立初始的可信和低可信樣本集，搭建一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，考慮不同視點(diǎn)軌跡序列的時(shí)序特征，通過(guò)學(xué)習(xí)序列之間的依賴關(guān)系和模式，對(duì)全景圖像視點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確、可靠的分類。通過(guò)自步學(xué)習(xí)策略，由易到難逐步挖掘更多可信樣本加入訓(xùn)練樣本集，在每個(gè)遞進(jìn)學(xué)習(xí)階段，利用經(jīng)過(guò)更新的訓(xùn)練樣本集來(lái)指導(dǎo)模型的重新訓(xùn)練。隨著訓(xùn)練次數(shù)的深入，模型不斷地學(xué)習(xí)并捕捉更多復(fù)雜場(chǎng)景中的視點(diǎn)特征，并最終實(shí)現(xiàn)對(duì)全景視點(diǎn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類。本發(fā)明應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，在與全景圖像密切相關(guān)的領(lǐng)域中，冗余視點(diǎn)過(guò)濾發(fā)揮著重要作用。視點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)于研究和理解用戶如何探索全景場(chǎng)景具有重要意義。

技術(shù)研發(fā)人員：陳程立詔,崔爽鋅,盧搏,宋夢(mèng)柯,張明月,王子銘,趙一汎,薛子玥,楊龍燕
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)石油大學(xué)（華東）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/5