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本发明公开了稀疏层级融合增强卷积神经网络的草图识别方法及系统，系统包括草图获取模块、特征提取及多尺度采样模块、多尺度稀疏层级融合模块和草图分类识别模块，依次对草图图像进行获取，特征提取及多尺度采样，对多尺度稀疏层级融合，逐次对相邻尺度的特征图间的上下文信息进行融合，最终得到草图特征图，并基于特征融合的草图特征图，进行草图识别分类。从而通过利用上下文信息，可以对草图中的稀疏部分背景信息进行增强，并利用稀疏层级融合模块直接提取草图的空间信息，实现实时的高精度手绘草图智能识别，有利于帮助设计师快速的利用草图精准的完成想法设计。

本发明的稀疏层级融合模块增强卷积神经网络的草图识别方法及系统，通过利用上下文信息，可以对草图中的稀疏部分背景信息进行增强，并利用稀疏层级融合模块直接提取草图的空间信息，实现实时的高精度手绘草图智能识别，有利于帮助设计师快速的利用草图精准的完成想法设计。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。