[发明专利]一种具有隐私保护的带钢表面缺陷分类方法及系统在审
| 申请号： | 202310641760.X | 申请日： | 2023-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN116628751A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 郑啸;唐璇;王修君;黄俊 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室） |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F21/60;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/082;H04L9/00 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 平静 |
| 地址： | 243002 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种具有隐私保护的带钢表面缺陷分类方法及系统，属于数据隐私保护技术领域。本发明将待处理的钢材表面缺陷图像进行图像预处理，包括降低噪声干扰，减去极少数类，对其进行数字化、灰度调整、图像增强等操作，然后按照类别打上标签，并将图片以三维数组矩阵的形式保存至文件，形成可用数据集；将上述预处理后的数据集使用矩阵同态加密算法进行加密，得到密文状态下的数据集；利用获得的密文数据集对经过改进的适应于密文的卷积神经网络模型进行训练；获得密文数据集的最终分类结果。本发明既保证了钢材表面缺陷图像的隐私性，又保证了图像分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 隐私 保护 带钢 表面 缺陷 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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