[发明专利]基于卷积深度神经网络的AD量表手绘交叉五边形分类方法在审
| 申请号： | 202010390856.X | 申请日： | 2020-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN111652287A | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 杨知方;余维华;王兵凯;何伟;葛学人;孔航;张文博;李文沅;余娟;吕洋 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;重庆医科大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/38;G06K9/46;G06T5/00;G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆缙云专利代理事务所(特殊普通合伙) 50237 | 代理人： | 王翔 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于卷积深度神经网络的AD量表手绘交叉五边形分类方法，步骤为：1)获取若干带有手绘交叉五边形的图像，并进行预处理；2)对预处理后的图像进行增强，并打上评估标签；以增强后的图像和评估标签建立训练数据集；3)建立卷积深度神经网络；4)将训练数据集输入到卷积深度神经网络中，利用随机梯度下降算法对卷积深度神经网络进行训练，得到手绘交叉五边形评估模型；5)将待分类图像输入到手绘交叉五边形评估模型中，获取待分类图像的评估标签，完成手绘交叉五边形的评估。本发明提出一种基于卷积深度神经网络的AD量表手绘交叉五边形分类方法，有效提高了卷积深度神经网络评分的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 深度 神经网络 ad 量表 手绘 交叉 五边形 分类 方法 | ||
【主权项】：
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