[发明专利]一种基于深度学习的多摄像头采集图像的物品识别方法在审
| 申请号： | 201910803832.X | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110533099A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 孔海洋 | 申请（专利权）人： | 上海零眸智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 31220 上海旭诚知识产权代理有限公司 | 代理人： | 郑立<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 201821 上海市嘉定*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多摄像头采集图像的物品识别方法，涉及计算机视觉和智能识别技术领域，所述方法包括以下步骤：首先通过多个摄像头采集待识别物品的图像，并将采集到的图像分为训练集图像、验证集图像和测试集图像；然后建立基于深度学习的多输入算法模型；接着利用所述训练集图像训练所述多输入算法模型，并通过所述验证集图像验证模型效果；最后将通过所述训练集图像得到的所述多输入算法模型在所述测试集图像上进行测试，以得到最终的物品识别算法模型。本发明通过设置多个摄像头多角度地采集图像，得到待识别物品的完整特征，并建立多分支卷积神经网络模型，采用多幅图像同时输入模型的方式，从而显著提高物品分类识别的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 算法模型 图像 训练集图像 采集图像 物品识别 测试集 验证集 卷积神经网络 智能识别技术 计算机视觉 摄像头采集 摄像头 多幅图像 多摄像头 模型效果 图像验证 物品分类 多分支 采集 测试 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的多摄像头采集图像的物品识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1、通过多个摄像头采集待识别物品的图像，并将采集到的图像分为训练集图像、验证集图像和测试集图像；/n步骤2、建立基于深度学习的多输入算法模型；/n步骤3、利用所述训练集图像训练所述多输入算法模型，并通过所述验证集图像验证模型效果；/n步骤4、将通过所述训练集图像得到的所述多输入算法模型在所述测试集图像上进行测试，以得到最终的物品识别算法模型。/n
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