一種儀器識別模型訓練方法和裝置及儀器識別方法和裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201811001676.7 申請日 -
公開（公告）號 CN109002562A 公開（公告）日 2018-12-14
申請公布號 CN109002562A 申請公布日 2018-12-14
分類號 G06F17/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 周壘生;佟華;聶梓晨;馮樂斌;李亞輝 申請（專利權(quán)）人 北京信立方科技發(fā)展股份有限公司
代理機構(gòu) 北京超凡志成知識產(chǎn)權(quán)代理事務所（普通合伙） 代理人 郭新娟
地址 100000 北京市西城區(qū)新街口外大街28號B座416室(德勝園區(qū))
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請實施例提供的儀器識別模型訓練方法和裝置及儀器識別方法和裝置，其中，儀器識別模型訓練方法包括：獲取多張帶有類別標簽和名稱標簽的儀器樣本圖像；基于多張儀器樣本圖像和類別標簽，對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，得到訓練好的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；基于訓練好的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取儀器樣本圖像的特征向量；針對每個類別標簽，構(gòu)成與該類別標簽對應的特征數(shù)據(jù)庫；將訓練好的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和各個類別標簽分別對應的特征數(shù)據(jù)庫作為儀器識別模型。在儀器識別過程中，能夠通過結(jié)合分類和檢索，避免由于劃分類別多導致的識別精度不高或通過直接遍歷特征數(shù)據(jù)庫進行檢索導致的識別效率低的問題，提高了識別精度和識別效率。