[发明专利]基于深度学习的织物纹理分类自动识别方法在审
| 申请号： | 202110301616.2 | 申请日： | 2021-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN112966637A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 顾金华 | 申请（专利权）人： | 常州宏大智能装备产业发展研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 陈磊 |
| 地址： | 213022 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织物纹理分类自动识别方法，包括采集织物纹理图像并建立织物纹理图像训练集；对织物纹理图像训练集进行滤波处理，然后对织物纹理图像训练集中的每幅图像作傅里叶变换，得到织物纹理图像训练集的频谱图，对频谱图进行二值化处理，得到二值化频谱图；构建并训练深度卷积神经网络分类模型，深度卷积神经网络分类模型包括卷积层、全连接特征层、全连接分类层和分类器，深度卷积神经网络分类模型中的各个层之间通过神经元相互连接，利用二值化频谱图训练深度卷积神经网络分类模型，实现对图像正确分类识别；使用训练好的深度卷积神经网络分类模型对新采集的织物纹理图像进行分类识别。本发明识别时间短，识别准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 织物 纹理 分类 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
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