[发明专利]一种基于模型融合的多侧面联合检测物品分类方法

摘要

本发明公开了一种基于模型融合的多侧面联合检测物品分类方法，其步骤如下：采集待分类物品不同视角的图像后其分别分别输入处理模型I得到各预测概率矩阵；再对各预测概率矩阵进行融合得到融合矩阵；最后将融合矩阵输入处理模型II即得到待分类物品的分类结果。本发明的基于模型融合的多侧面联合检测物品分类方法，基于多模型融合的深度学习实现物品识别，具有较高的准确率；基于神经网络构建物品识别模型，具有较强的特征提取能力；基于多侧面图像联合输入模型，可以同时获得一个零件的多个特征，在相似零件分类上有显著的效果，极具应用前景。