[发明专利]基于TensorFlow的深度学习图像分类与应用部署方法在审
| 申请号： | 201711194691.3 | 申请日： | 2017-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN108197633A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 陈长宝;李德仁;侯长生;郭振强;郧刚;卢建伟 | 申请（专利权）人： | 百年金海科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06F17/30 |
| 代理公司： | 郑州德勤知识产权代理有限公司 41128 | 代理人： | 黄红梅 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市经济技术开*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于TensorFlow的深度学习图像分类与应用部署方法，包括以下步骤：1）搭建Tensorflow机器学习开发环境；2）数据采集与转换，通过分布式爬虫系统从互联网中获取大量有标签或者无标签的图像数据，并对图像数据进行预处理；3）模型建立与训练，建立分类模型，根据获取的图像数据对分类模型进行训练、测试与验证，并将训练好的分类模型保存；4）将训练好的分类模型导出；5）定义服务器接口，为导出的分类模型创建分类服务器；6）创建请求服务，为移动端与分类服务器建立连接，创建Web APP，移动端通过Web APP上传图像数据，并调用分类模型实现图像的自动分类；7）产品部署，将分类服务器应用于产品。 | ||
| 搜索关键词： | 分类模型 图像数据 分类服务器 学习图像 应用部署 移动端 导出 标签 预处理 定义服务器 创建请求 机器学习 建立连接 开发环境 模型建立 爬虫系统 数据采集 自动分类 分类 上传 创建 调用 验证 测试 图像 互联网 保存 转换 应用 部署 服务 | ||
【主权项】：
1.一种基于TensorFlow的深度学习图像分类与应用部署方法，其特征在于，包括以下步骤：1）搭建Tensorflow机器学习开发环境；2）数据采集与转换；通过分布式爬虫系统从互联网中获取大量有标签或者无标签的图像数据，并对图像数据进行预处理；3）模型建立与训练；建立分类模型，根据获取的图像数据对分类模型进行训练、测试与验证，并将训练好的分类模型保存；4）将训练好的分类模型导出；5）定义服务器接口，为导出的分类模型创建分类服务器；6）创建请求服务，为移动端与分类服务器建立连接创建Web APP，移动端通过Web APP上传图像数据，并调用分类模型实现图像的自动分类；7）产品部署；将分类服务器应用于产品。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于百年金海科技有限公司，未经百年金海科技有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711194691.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
