[发明专利]齿痕检测方法、装置、电子设备及可读存储介质在审
| 申请号： | 201910423543.7 | 申请日： | 2019-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN110119738A | 公开（公告）日： | 2019-08-13 |
| 发明（设计）人： | 杨青川;代超;何帆;周振 | 申请（专利权）人： | 中电健康云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 唐维虎 |
| 地址： | 610200 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供了一种齿痕检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及图像处理技术领域。本申请的齿痕检测方法基于深度学习神经网络，通过样本舌头图像对深度学习神经网络进行训练，使得深度学习神经网络具备识别舌头图像中齿痕区域的能力，从而可以对待识别图像中的齿痕区域进行识别。本申请采用经过训练后的深度学习神经网络作为齿痕识别的主体，在识别过程中无需人工参与，不必依赖经验值，能够自动完成齿痕区域的检测，检测准确率相比采用决策分类器、曲线拟合方法以及凹点检测方法要更高。 | ||
| 搜索关键词： | 学习神经网络 齿痕 检测 齿痕区域 可读存储介质 电子设备 图像 舌头 申请 图像处理技术 决策分类 曲线拟合 人工参与 自动完成 准确率 凹点 样本 | ||
【主权项】：
1.一种齿痕检测方法，其特征在于，包括：将标定有齿痕区域的样本舌头图像输入深度学习神经网络进行训练；检测所述深度学习神经网络的损失值是否小于预设阈值，在小于预设阈值时，判定所述深度学习神经网络训练完成；将待识别的舌头图像输入训练完成的深度学习神经网络进行识别，确定所述待识别的舌头图像中的齿痕区域。
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中电健康云科技有限公司，未经中电健康云科技有限公司许可，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/201910423543.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种目标检测方法及装置
- 下一篇：一种冰晶图片的自动分类方法
