[发明专利]一种基于深度学习的服务器部件智能检测方法在审
| 申请号： | 202010911802.3 | 申请日： | 2020-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN112215795A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 白雪 | 申请（专利权）人： | 苏州超集信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 殷海霞 |
| 地址： | 215000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的服务器部件智能检测方法，该方法包括：S10、采集样本图像并进行标注；S20、对采集的样本图像进行特征增强；S30、构建基于神经网络的目标检测模型；其中，目标检测模型包括特征提取网络和多级特征融合网络，通过特征提取网络提取出图像特征信息，通过多级特征融合网络构建预测矩阵；S40、构建Focal Loss损失函数；S50、利用增强后的图像数据对目标检测模型进行训练；其中，每次迭代后根据Focal Loss损失函数确定下一次迭代过程的权重和偏置的更新走向；S60、利用训练后的模型对服务器部件进行检测。本发明基于深度学习的服务器部件智能检测方法可以准确地识别出服务器部件的位置和数量，提升服务器部件装配的效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 服务器 部件 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
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