[发明专利]一种基于神经网络的符号智能识别方法有效
| 申请号： | 202111472845.7 | 申请日： | 2021-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN114092701B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 王海 | 申请（专利权）人： | 特斯联科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/30;G06V10/34;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/774;G06V10/82;G06V20/58;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京春江专利商标代理事务所(普通合伙) 11835 | 代理人： | 向志杰 |
| 地址： | 100027 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的符号智能识别方法，涉及人工智能技术领域，本发明首先获取图像A，其次预处理图像，建立预处理系统，对图像A进行分割，得到一组图像；将分割后的区域样本数据图像，进行边缘检测，得到边缘图像，再对新的边缘图像进行编码，得到二进制数组；建立神经网络系统，将编码后的边缘图像二进制数组上传的神经网络，神经网络结合符号所表示的信息生成深度学习结果，输出深度学习结果；最后获取新图像时，重复上述步骤，对得到结果进行匹配，若匹配相同，输出与之对应的信息，若匹配不相同，输出当前信息，并将该图像上传神经网络，补充深度学习结果，本识别方法有着运算量小，识别速度快，识别精度高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 符号 智能 识别 方法 | ||
【主权项】：
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