[发明专利]基于深度学习卷积神经网络的硬币识别方法及处理终端有效
| 申请号： | 201811155677.7 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109389615B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 丁保剑;冯琰一;孙树文 | 申请（专利权）人： | 佳都科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/194 | 分类号： | G06T7/194;G06T7/13;G06T5/30;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04;G07D5/00 |
| 代理公司： | 广州君咨知识产权代理有限公司 44437 | 代理人： | 江超 |
| 地址： | 510000 广东省广州市番禺区东环街迎宾*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习卷积神经网络的硬币识别方法及处理终端，所述方法包括如下步骤：步骤1：获取包括真币和假币的若干张硬币图像的训练集和若干张真硬币图像的验证集；步骤2：将训练集和验证集输入至预设的卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练，获得训练后的卷积神经网络；步骤3：对待识别的硬币图像进行预处理，获得最清晰的硬币图像；步骤4：将最清晰的硬币图像输入至步骤2获得的训练后的神经网络，从而识别出与所述最清晰的硬币图像对应的硬币的真假。本发明能够有效识别硬币的真假，识别率高，适用范围更广。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 卷积 神经网络 硬币 识别 方法 处理 终端 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习卷积神经网络的硬币识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：获取包括真币和假币的若干张硬币图像的训练集和若干张真硬币图像的验证集；步骤2：将训练集和验证集输入至预设的卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练，获得训练后的卷积神经网络；步骤3：对待识别的硬币图像进行预处理，获得最清晰的硬币图像；步骤4：将最清晰的硬币图像输入至步骤2获得的训练后的神经网络，从而识别出与所述最清晰的硬币图像对应的硬币的真假。
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