景物识别英文解释翻译、景物识别的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 scene recognition

分词翻译：

景物的英语翻译：

scenery

识别的英语翻译：

distinguish from; identify
【计】 awareness; ID
【医】 cognition; noesis
【经】 identification

专业解析

景物识别（Scene Recognition）指计算机视觉系统通过分析图像或视频数据，自动辨识自然或人造场景中特定物体、地貌及环境特征的技术过程。其核心在于将视觉信息转化为可理解的语义描述，实现机器对物理世界的感知与理解。

一、术语定义与范畴

• 中文语义：

  “景物”涵盖自然地貌（如山体、水体）、人造结构（如建筑、道路）及动态元素（如行人、车辆）；“识别”强调通过特征提取与模式匹配实现分类定位。

• 英文对应：

  学术文献普遍采用“Scene Recognition”或“Scene Understanding”（场景理解），需区别于“Object Recognition”（物体识别），后者聚焦个体对象而前者强调整体场景语义关联 。

二、技术实现原理

1. 特征提取

   利用卷积神经网络（CNN）提取多层次视觉特征，例如边缘纹理（低级特征）到物体部件（高级特征），模型如ResNet、VGG被广泛采用 。

2. 语义分割

   通过像素级分类（如DeepLab模型）区分场景中不同景物类别，实现“天空-建筑-道路”的精细化分割 。

3. 上下文建模

   结合图神经网络（GNN）分析景物间的空间拓扑关系，例如判断“船只通常出现在水面”的常识逻辑 。

三、典型应用场景

• 自动驾驶：实时识别道路标志、行人及障碍物，为决策系统提供环境感知输入（参考：Waymo技术白皮书）。
• 地理信息系统：卫星影像中自动标注山川、河流、城市区域，提升地图更新效率（来源：USGS遥感分析报告）。
• 增强现实：移动设备通过识别现实场景叠加虚拟信息，如Google Lens的实时物体翻译功能。

权威参考文献

1. Zhou B. et al., "Scene Parsing through ADE20K Dataset", IEEE TPAMI 2019.
2. Eigen D. et al., "Depth Map Prediction from a Single Image", CVPR 2014.
3. Google AI Blog, "Advances in Semantic Image Segmentation", 2023.
4. US Geological Survey, "Automated Feature Extraction in Remote Sensing", 2022.

网络扩展解释

景物识别是指通过技术手段对图像或视频中的自然或人工场景进行自动辨识与分类的过程。以下从定义、技术方法及应用场景三个方面详细解释：

一、定义

“景物”指可供观赏的景色和事物，包括自然元素（如山川、植被）和人工对象（如建筑、道路）。而“识别”则指通过算法分析图像特征并分类。因此，景物识别即利用计算机视觉技术，从视觉数据中提取景物特征并判断其类别。

二、技术方法

1. 特征提取
   • 颜色特征：通过RGB空间的颜色直方图量化图像色彩分布。
   • 纹理特征：基于灰度共生矩阵分析像素间的空间关系，捕捉景物表面细节。
2. 分类算法
   常用BP神经网络等模型，结合颜色与纹理的多维特征进行分类，提升复杂场景下的识别准确率。

三、应用场景

1. 地理信息系统：自动识别道路、建筑物等，辅助地图数据更新。
2. 环境监测：分析森林覆盖率、冰川变化等生态指标。
3. 旅游与摄影：智能推荐景点或优化拍摄构图（如结合景别划分）。

四、研究挑战

室外场景因光照、天气等因素变化复杂，需融合多特征与深度学习技术以提高鲁棒性。

如需更完整的算法细节或应用案例，可参考（道客巴巴）和（博客园）的原始资料。

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