在目标检测网络（ObjectNet）和场景识别网络相结合的方法中，由于ObjectNet提取的目标特征和场景网络提取的场景特征的维度和性质不一致，且目标特征中存在影响场景判断的冗余信息，导致场景识别的准确率低。针对这个问题，提出一种改进的结合目标检测的室内场景识别方法。首先，在ObjectNet中引入类转换矩阵（CCM），将ObjectNet输出的目标特征进行转化，使得目标特征的维度与场景特征的维度相一致，以此减少特征维度不一致带来的信息丢失；然后采用上下文门控（CG）机制对特征中的冗余信息进行抑制，从而降低不相关信息的权重，提高了目标特征在场景识别中的作用。该方法在MIT Indoor67数据集上的识别准确率达到90.28%，与维护空间布局的对象语义特征（SOSF）方法相比识别准确率提高了0.77个百分点；其在SUN397数据集上识别准确率达到81.15%，与交替专家层次结构（HoAS）方法相比识别准确率提高了1.49个百分点。实验结果表明，所提方法提高了室内场景识别的准确率。