面向特定目标自识别的交通图像语义检索方法

作者：赵一; 段兴^*; 谢仕义; 梁春林

来源：计算机应用, 2020, 40(02): 553-560.

• 交通领域本体
• 图像语义检索
• 语义推理
• 支持向量机决策树分类
• 目标识别

为了从海量的道路交通图像中检索出违反交通法规的图像,提出了一种特定目标自识别的语义图像检索方法。首先,通过交通领域专家建立交通领域本体及道路交通规则描述;然后,通过卷积神经网络(CNN)对交通图像的特征进行提取,并结合改进的支持向量机决策树(SVM-DT)算法对图像特征进行分类的策略,对交通图像中的特定目标及目标间空间位置关系进行自动识别,并映射成为相应的本体实例及其对象之间的关联关系(规则实例);最后,利用本体实例和规则实例,通过推理得到语义检索结果。实验结果表明,相比关键字和本体交通图像语义检索方法,所提方法具有更高的准确率、召回率和检索效率。

• 单位
  广东海洋大学