[发明专利]基于深度学习模型的图文设计质量检测方法、装置及系统在审
| 申请号： | 201911046872.0 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110781633A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 胡浩;佟博;梁容铭;苏旭;杨超龙 | 申请（专利权）人： | 广东博智林机器人有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06T7/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11227 北京集佳知识产权代理有限公司 | 代理人： | 沈闯 |
| 地址： | 528312 广东省佛山市顺德区北滘镇顺江*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于深度学习模型的图文设计质量检测方法、装置及系统，方法包括：接收图文设计；将图文设计依次放入若干个预设的评价模型中，评价模型基于深度学习网络构建；获取每一个评价模型的输出值；若每个评价模型的输出值均为预设值，则输出为优质设计；若存在输出值不为预设值的评价模型，则输出为劣质设计，并输出对应的评价模型及其输出值。上述方法将图文设计放入评价模型中，并根据输出结果判断图文设计是否存在缺陷，若存在，则输出此缺陷。上述方法不仅对图文设计的优劣进行评判，还把通过评价反应出来的具体的质量问题，即具体哪个指标不够好需要完善及时地反馈出来给设计师，大大缩减了人工成本和时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 评价模型 图文设计 输出 预设 放入 输出结果判断 装置及系统 人工成本 时间成本 网络构建 质量检测 质量问题 评判 反馈 学习 申请 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习模型的图文设计质量检测方法，其特征在于，包括：/n接收图文设计；/n将所述图文设计依次放入若干个预设的评价模型中，所述评价模型基于深度学习网络构建；/n分别获取每一个所述评价模型的输出值；/n若每一个评价模型的输出值均为预设值，则输出检测结果为优质设计；/n若存在输出值不为所述预设值的评价模型，则输出检测结果为劣质设计，并输出对应的所述评价模型及其输出值。/n
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