[发明专利]一种基于深度学习的门窗垂直度判别方法在审
| 申请号： | 202210087535.1 | 申请日： | 2022-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN116563361A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 李后宏;朱甲学;孙卫革;张建波;罗维成;谢亮;徐显阳;吕翔飞;尹欣 | 申请（专利权）人： | 中电建建筑集团有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/60 | 分类号： | G06T7/60;G06N3/04;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 100120 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 门窗 垂直 判别 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度学习的门窗垂直度判别方法，其特征在于，包括：
采集各类门窗图像，预处理后作为训练样本；
基于训练样本训练神经网络模型，具体包括预训练和微调：
预训练前设置神经网络初始值，预训练采用无监督训练，基于训练样本中无标签数据，对神经网络模型每一层逐层进行训练，训练完一层后将该层的输出作为下一层的输入，直至产生所需要的隐含层；微调采用有监督训练，基于训练样本中有标签数据，在网络的最后一层设置BP网络，以BP网络最后一层的输出为输入，有监督地进行训练，对整个网络进行微调；
将现场采集的门窗图像输入至训练好的神经网络模型中，输出门窗垂直度。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的门窗垂直度判别方法，其特征在于，所述预处理包括将训练样本分为无标签数据和有标签数据。
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