一種基于CNN的廢鋼鐵種類自動(dòng)識(shí)別方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201910201422.8 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN109919243A 公開（公告）日 2019-06-21
申請(qǐng)公布號(hào) CN109919243A 申請(qǐng)公布日 2019-06-21
分類號(hào) G06K9/62（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張菲菲; 陳奕 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 天津拾起賣科技集團(tuán)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 天津企興智財(cái)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 天津拾起賣科技有限公司
地址 300000 天津市濱海新區(qū)自貿(mào)試驗(yàn)區(qū)（空港經(jīng)濟(jì)區(qū)）西三道158號(hào)金融中心3-301室C區(qū)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于CNN的廢鋼鐵種類自動(dòng)識(shí)別方法及裝置，對(duì)廢鋼鐵圖像進(jìn)行收集，建立廢鋼鐵樣本數(shù)據(jù)庫，并將收集的圖像分為訓(xùn)練圖像集和測(cè)試圖像集；對(duì)廢鋼鐵圖像進(jìn)行預(yù)處理；輸入廢鋼鐵訓(xùn)練圖像，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器深度學(xué)習(xí)，提取廢鋼鐵圖像特征；根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果，調(diào)整優(yōu)化參數(shù)，建立基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廢鋼鐵圖像分類模型。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了廢鋼鐵種類自動(dòng)識(shí)別。相較于人工識(shí)別分類方法，提高了廢鋼鐵識(shí)別的客觀性和規(guī)范性，而且識(shí)別速度快，準(zhǔn)確率高。