[发明专利]基于深度学习的面料属性图片采集和识别方法及识别系统在审
| 申请号： | 201710699526.7 | 申请日： | 2017-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN107463965A | 公开（公告）日： | 2017-12-12 |
| 发明（设计）人： | 李斌 | 申请（专利权）人： | 湖州易有科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙)11531 | 代理人： | 于鹏 |
| 地址： | 313008 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的面料属性图片采集和识别方法，包括获取多张面料属性图片，对多张面料属性图片的宏观信息和微观信息采集，生成训练集；对训练集通过深度学习模型训练；提取通过深度学习模型训练的同时包含全局信息和局部信息的深度特征，对深度特征线性判别分析完成深度学习模型的训练；对完成训练的深度学习模型，通过余弦距离进行面料的识别。该方法解决了多种面料属性识别的问题,包含织法工艺,底部颜色工艺,表面工艺,印花工艺,防线工艺等，同时训练的模型同时包含局部信息和全局信息,提高了对面料局部图案和全局图案的准确识别率及匹配率。本发明还公开了一种基于深度学习的面料属性图片采集和识别系统。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 面料 属性 图片 采集 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的面料属性图片采集和识别方法，所述方法包括：获取多张面料属性图片，并对所述多张面料属性图片的宏观信息和微观信息进行采集，生成训练集；对所述训练集通过深度学习模型进行训练；提取通过所述深度学习模型进行训练的同时包含全局信息和局部信息的深度特征，并对所述深度特征进行线性判别分析完成所述深度学习模型的训练；对完成训练的所述深度学习模型，通过余弦距离进行面料的识别。
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