[发明专利]一种基于深度学习的废钢判级方法在审
| 申请号： | 202210149519.0 | 申请日： | 2022-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN114581381A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 刘东;谢玥辰;张峻铵;胡晓波 | 申请（专利权）人： | 浙江大学嘉兴研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/80;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 314031 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的废钢判级方法，包括：(1)采集多个整车废钢卸载的视频数据，抽取多个图像帧进行人工标注，数据扩增后划分为训练集和测试集；(2)将训练集和测试集中的所有图片归一化；(3)构建判级模型，判级模型包括时空信息分离网络和改进的时间信息融合网络；时空信息分离网络用于从输入的图片中提取一系列高维特征，在整车废钢全部卸载后，将时空信息分离网络提取的特征输入改进的时间信息融合网络，获得整车判级结果；(4)利用训练集对判级模型进行训练；(5)对于待判级的废钢，利用摄像机拍摄整车废钢卸载视频，截取视频帧输入训练完的判级模型，得到废钢判级结果。利用本发明，可以实现对废钢的有效准确判级。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 废钢 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学嘉兴研究院，未经浙江大学嘉兴研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210149519.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
