景物識别英文解釋翻譯、景物識别的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 scene recognition

分詞翻譯：

景物的英語翻譯：

scenery

識别的英語翻譯：

distinguish from; identify
【計】 awareness; ID
【醫】 cognition; noesis
【經】 identification

專業解析

景物識别（Scene Recognition）指計算機視覺系統通過分析圖像或視頻數據，自動辨識自然或人造場景中特定物體、地貌及環境特征的技術過程。其核心在于将視覺信息轉化為可理解的語義描述，實現機器對物理世界的感知與理解。

一、術語定義與範疇

• 中文語義：

  “景物”涵蓋自然地貌（如山體、水體）、人造結構（如建築、道路）及動态元素（如行人、車輛）；“識别”強調通過特征提取與模式匹配實現分類定位。

• 英文對應：

  學術文獻普遍采用“Scene Recognition”或“Scene Understanding”（場景理解），需區别于“Object Recognition”（物體識别），後者聚焦個體對象而前者強調整體場景語義關聯 。

二、技術實現原理

1. 特征提取

   利用卷積神經網絡（CNN）提取多層次視覺特征，例如邊緣紋理（低級特征）到物體部件（高級特征），模型如ResNet、VGG被廣泛采用 。

2. 語義分割

   通過像素級分類（如DeepLab模型）區分場景中不同景物類别，實現“天空-建築-道路”的精細化分割 。

3. 上下文建模

   結合圖神經網絡（GNN）分析景物間的空間拓撲關系，例如判斷“船隻通常出現在水面”的常識邏輯 。

三、典型應用場景

• 自動駕駛：實時識别道路标志、行人及障礙物，為決策系統提供環境感知輸入（參考：Waymo技術白皮書）。
• 地理信息系統：衛星影像中自動标注山川、河流、城市區域，提升地圖更新效率（來源：USGS遙感分析報告）。
• 增強現實：移動設備通過識别現實場景疊加虛拟信息，如Google Lens的實時物體翻譯功能。

權威參考文獻

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.

網絡擴展解釋

景物識别是指通過技術手段對圖像或視頻中的自然或人工場景進行自動辨識與分類的過程。以下從定義、技術方法及應用場景三個方面詳細解釋：

一、定義

“景物”指可供觀賞的景色和事物，包括自然元素（如山川、植被）和人工對象（如建築、道路）。而“識别”則指通過算法分析圖像特征并分類。因此，景物識别即利用計算機視覺技術，從視覺數據中提取景物特征并判斷其類别。

二、技術方法

1. 特征提取
   • 顔色特征：通過RGB空間的顔色直方圖量化圖像色彩分布。
   • 紋理特征：基于灰度共生矩陣分析像素間的空間關系，捕捉景物表面細節。
2. 分類算法
   常用BP神經網絡等模型，結合顔色與紋理的多維特征進行分類，提升複雜場景下的識别準确率。

三、應用場景

1. 地理信息系統：自動識别道路、建築物等，輔助地圖數據更新。
2. 環境監測：分析森林覆蓋率、冰川變化等生态指标。
3. 旅遊與攝影：智能推薦景點或優化拍攝構圖（如結合景别劃分）。

四、研究挑戰

室外場景因光照、天氣等因素變化複雜，需融合多特征與深度學習技術以提高魯棒性。

如需更完整的算法細節或應用案例，可參考（道客巴巴）和（博客園）的原始資料。

分類

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