[发明专利]基于深度学习的云状识别和模型训练方法、装置、终端及介质在审
| 申请号： | 202010300620.2 | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111507399A | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 周康明;方飞虎 | 申请（专利权）人： | 上海眼控科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 倪静 |
| 地址： | 200032 上海市徐汇*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供基于深度学习的云状识别和模型训练方法、装置、终端及介质，其包括：获取待识别的云状图像并对其进行图像预处理；将预处理后的云状图像输入经深度学习训练的云状识别多标签分类模型中，据以获得所述云状图像对应于多个云状类别的归类置信度；若云状图像对应于一云状类别的置信度大于该云状类别的置信度预设阈值，则确定待识别的云状图像中出现了该云状类别的云；否则，确定待识别的云状图像中未出现云状类别的云。本发明的技术方案是基于深度学习的智能识别方法，而且使用的是一种多标签分类深度神经网络，能够同时判断出多个类别的云，从而提供一种更为智能且云状观测效果更好的技术解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 云状 识别 模型 训练 方法 装置 终端 介质 | ||
【主权项】：
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