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公开（公告）号CN122906447A | 申请号CN202611097747.2 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人贵阳信息科技学院;贵州千照光电有限公司 |
分类号G06V10/764(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06V10/774(2022.01), G06N3/096(2023.01), G06V20/70(2022.01) | 申请日2026-07-23 | 公开日2026-10-13 |
发布日期2026-10-13 | 文档 ID84538527761500002 | 源数据页码39 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于人工智能的数据采集分类方法、装置及系统，方法包括基于照度分布伪彩图创建包含结构表征支路和氛围语义表征支路的教师网络，通过互信息最小化约束训练得到解耦氛围语义表征特征；创建学生网络并对稀疏传感网络采集的离散照度激励信号进行时空编码处理得到氛围语义预测特征；根据解耦氛围语义表征特征和氛围类别标签生成正样本锚点表征和负样本锚点表征；基于氛围语义预测特征、正样本锚点表征和负样本锚点表征计算对比蒸馏损失并更新学生网络参数得到目标学生网络；将实时离散照度激励信号输入目标学生网络进行前向推理，得到指示抽象情感类别的氛围类别标签，进而实现低成本稀疏传感下的高精度照明场景情感分类。
附图 1