[发明专利]一种识别弓网受流燃弧大小的方法在审
| 申请号： | 201810107109.3 | 申请日： | 2018-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN108334842A | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 范国海;赵晨晨;何洪伟;何进 | 申请（专利权）人： | 成都国铁电气设备有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出一种识别弓网受流燃弧大小的方法，其步骤包括：获取数据集图片，并将数据集图片生成训练集和测试集；建立燃弧模型，燃弧模型为卷积神经网络模型；利用训练集图片对燃弧模型进行训练，调整和优化模型参数，得到优化的燃弧模型；利用优化的燃弧模型对测试集的图片进行识别。本发明提出的方法采用燃弧模型对弓网受流燃弧图片进行分类，判断燃弧大小，相较于现有的方法，可大大的减少训练时参数量和计算量，节省了资源和时间的消耗，同时通过网络的加深也能保证较高的正确率，使得对弓网受流燃弧大小进行自动识别得以实现并能适应实际工业应用。 | ||
| 搜索关键词： | 燃弧 弓网 测试集 训练集 卷积神经网络 工业应用 获取数据 图片生成 优化模型 自动识别 图片 计算量 数据集 正确率 优化 消耗 分类 加深 保证 网络 | ||
【主权项】：
1.一种识别弓网受流燃弧大小的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取数据集图片，在所述数据集图片中选取部分图片按照燃弧大小分为5类，将每张图片按照其分类打上标签，生成训练集，将所述数据集中剩余的图片作为测试集；S2：建立燃弧模型，所述燃弧模型为卷积神经网络模型；S3：利用所述训练集图片对所述燃弧模型进行训练，调整和优化模型参数，得到优化的燃弧模型；S4：利用所述优化的燃弧模型对所述测试集的图片进行识别。
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