[发明专利]表面属性检测方法及装置、计算机设备及计算机可读介质在审
| 申请号： | 201811037637.2 | 申请日： | 2018-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN109325941A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 金玲玲;饶东升;何文玮 | 申请（专利权）人： | 深圳灵图慧视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了织物表面属性检测方法及装置、计算机设备及计算机可读介质，该方法包括当要检测指定图像所包含的织物的表面属性时，获取所述指定图像一个或多个候选区域的特征向量；根据所述特征向量，利用已训练的时序性神经网络模型，或，时序性‑残差神经网络模型检测所述候选区域所对应的对象的属性信息；其中，所述时序性‑残差神经网络模型为在时序性神经网络的每一基本单元添加残差网络构成的神经网络模型，所述残差网络将所述基本单元上一时刻的输出加权叠加到所述基本单元当前时刻的输出上。该方法及装置、计算机设备及计算机可读介质能够提高织物识别的效率，适用于目前社会经济的发展需要。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 时序性 残差 计算机可读介质 计算机设备 基本单元 表面属性 候选区域 特征向量 检测 图像 社会经济 神经网络 输出加权 属性检测 属性信息 织物表面 叠加 网络 输出 申请 | ||
【主权项】：
1.织物表面属性检测方法，包括：当要检测指定图像所包含的织物的表面属性时，获取所述指定图像一个或多个候选区域的特征向量；根据所述特征向量，利用已训练的时序性神经网络模型，或，时序性‑残差神经网络模型检测所述候选区域所对应的对象的属性信息；其中，所述时序性‑残差神经网络模型为在时序性神经网络的每一基本单元添加残差网络构成的神经网络模型，所述残差网络将所述基本单元上一时刻的输出加权叠加到所述基本单元当前时刻的输出上。
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