[发明专利]基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法在审
| 申请号： | 201910628328.0 | 申请日： | 2019-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN110334233A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 邹培利 | 申请（专利权）人： | 福建省趋普物联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/55 | 分类号： | G06F16/55;G06N3/04;G06T5/00 |
| 代理公司： | 厦门市宽信知识产权代理有限公司 35246 | 代理人： | 巫丽青 |
| 地址： | 361001 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理与识别技术领域，更具体地，涉及一种基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法。该方法包括以下步骤：步骤S1，图像预处理，采用灰度拉伸实现图像增强，对于增强后的图像再采用进行滤波消除噪声；步骤S2，将预处理后的图像输入到卷积神经网络模型中进行分类，获得分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 广告图像 分类 图像处理与识别 预处理 图像预处理 分类结果 灰度拉伸 图像输入 图像增强 消除噪声 滤波 图像 | ||
【主权项】：
1.基于深度卷积神经网络模型的广告图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，图像预处理，采用灰度拉伸实现图像增强，对于增强后的图像再采用进行滤波消除噪声；步骤S2，将预处理后的图像输入到卷积神经网络模型中进行分类，获得分类结果。
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