[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像识别方法、装置及系统在审
| 申请号： | 202210925219.7 | 申请日： | 2022-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN115272826A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 谢仁平;陈浩瀚;陶铭;丁凯 | 申请（专利权）人： | 东莞理工学院 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V20/56;G06V10/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 东莞市奥丰知识产权代理事务所(普通合伙) 44424 | 代理人： | 周文 |
| 地址： | 523808 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的桥梁混凝土道路图像裂缝识别方法、装置及系统，通过在VGG‑16全卷积神经网络模型的基础上引入梯度层和自我注意力机制模块，从而使模型在数据集上进行训练时起到加速收敛的作用，并使得模型在保证轻量化的同时，能提高网络模型对输入特征图的全局信息学习能力，提高其对混凝土道路图像的裂缝识别速度和识别精准度，本发明最终训练得到的混凝土道路裂缝识别模型可以高效、快速、高精度地进行图像裂缝检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 图像 识别 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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