| 专利号 | 2017104424730 | 申请日 | 2017-06-13 | 专利名称 | 一种基于深度卷积神经网络的冰箱门体识别方法及系统 |
| 授权日 | 2020-05-29 | 专利权人 | 山东师范大学 | 发明人 | 郑元杰;林建伟;连剑;刘弘;侯德文 |
| 主分类号 | G06K9/62 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的冰箱门体识别方法及系统，其中该方法包括采集生产线上需要二次验证的所有型号的冰箱门体图像；对采集到的冰箱门体图像按照型号进行分类、数据清洗以及数据扩充预处理；提取预处理后的冰箱门体图像的纹理特征，并构建深度卷积神经网络结构；将预处理后的冰箱门体图像作为训练数据，利用深度卷积神经网络结构，训练冰箱门体识别模型；利用训练好的冰箱门体识别模型对待识别的冰箱门体图像进行精度测试，若测试精度未达到工业应用标准，则重新构建深度卷积神经网络结构来训练冰箱门体识别模型，直至达到工业应用标准。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
