核心技术语义分割 革新性的全新一代Al建模 策略理解对象是什么由什么结构组成要改换成什么风格如何创建该模型。更精准的还原模型更高的创作美感水准借助语义分割让AI能够以人思维方式的方式进行三维内容创造完全超越现有单纯基于光学和几何学构建的AI建模参考这个例子分四页分别介绍下在场景识别和地标建筑识别工作中的核心技术：1 地标识

第一篇：地标识别

地标识别是指通过计算机视觉技术，对某一地区内的建筑物、景点等地标进行识别和分类。地标识别在旅游、安防、城市规划等领域具有广泛的应用。

在地标识别中，核心技术是图像识别和分类。图像识别是指将数字图像转换为计算机可读的数据，并将其与已知图像进行比较，从而达到识别的目的。分类是指将识别出的图像按照一定的规则进行分类。常用的分类算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。

地标识别的步骤一般包括图像预处理、特征提取、特征匹配和分类。图像预处理主要包括图像去噪、图像增强等，以提高图像质量。特征提取是指从图像中提取出与地标相关的特征，如纹理、颜色、形状等。特征匹配是指将提取出的特征与已知地标库中的特征进行匹配，从而确定所识别的地标。分类是指将识别出的地标按照一定的规则进行分类。

为了提高地标识别的准确率和效率，常常采用深度学习模型进行训练。深度学习模型是一种基于神经网络的机器学习模型，具有较高的准确率和泛化能力。常用的深度学习模型包括卷积神经网络、循环神经网络等。

第二篇：场景分类

场景分类是指将数字图像根据其所表示的场景进行分类。场景分类在图像检索、智能交通等领域具有广泛的应用。场景分类的核心技术是图像分类和识别。

在场景分类中，常用的算法包括传统机器学习算法和深度学习算法。传统机器学习算法包括支持向量机、随机森林等。深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络等。深度学习模型具有较高的准确率和泛化能力，因此在场景分类中得到了广泛的应用。

场景分类的步骤一般包括图像预处理、特征提取、特征匹配和分类。图像预处理主要包括图像去噪、图像增强等，以提高图像质量。特征提取是指从图像中提取出与场景相关的特征，如颜色、纹理等。特征匹配是指将提取出的特征与已知场景库中的特征进行匹配，从而确定所识别的场景。分类是指将识别出的场景按照一定的规则进行分类。

第三篇：多模态融合

多模态融合是指将来自不同传感器或模态的信息进行融合，以得到更全面、准确的信息。多模态融合在智能交通、智能家居等领域具有广泛的应用。

在多模态融合中，常用的融合方式包括加权平均、逻辑融合、特征级融合等。加权平均是指对来自不同模态的信息进行加权求和，以达到信息融合的目的。逻辑融合是指将来自不同模态的信息进行逻辑运算，如与、或、非等，以得到更全面、准确的信息。特征级融合是指将来自不同模态的特征进行组合，以得到更鲁棒、准确的特征。

多模态融合的步骤一般包括信息采集、特征提取、特征融合和决策。信息采集是指从不同传感器或模态中采集信息。特征提取是指从采集到的信息中提取出与目标相关的特征。特征融合是指将来自不同模态的特征进行融合。决策是指根据融合后的特征进行决策。

第四篇：视频标注

视频标注是指对视频中的目标进行标注，以便进行目标检测、跟踪等任务。视频标注在监控、智能交通等领域具有广泛的应用。

在视频标注中，常用的算法包括帧差法、背景减除法、光流法等。帧差法是指将相邻帧的差值进行比较，以检测目标的移动。背景减除法是指将背景从视频中减去，以得到目标的前景。光流法是指利用像素之间的运动关系，对视频中的目标进行跟踪。

视频标注的步骤一般包括视频处理、目标检测、目标跟踪和标注。视频处理主要包括视频压缩、去噪等，以提高视频质量。目标检测是指在视频中检测出目标的位置和大小。目标跟踪是指在视频中跟踪目标的运动轨迹。标注是指将目标的位置和大小标注在视频中，以便进行后续的处理