一种基于深度学习的特写图识别方法及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的特写图识别方法及系统，所述方法包括：将待区分的拼图拆分成待区分的原始子图组；将所述原始子图组输入训练好的分类模型中，判断每张原始子图是否为特写图。其中，分类模型的训练步骤包括：采集拼图原图；根据所述拼图原图，将每组原始子图中的每张子图分为不同的类别；根据每组原始子图中的每张子图，得到训练好的分类模型。本发明可以快速有效地对违法证据链中的特写图进行识别，鲁棒性高、效果好，基于gpu或npu的模型计算速度快，且能顺利处理不同张数特写图的场景。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的特写图识别方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114511730A
申请号 ：
CN202111623507.9
公开（公告）日 ：
2022-05-17
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
阚欣
申请人 ：
成都臻识科技发展有限公司
申请人地址 ：
四川省成都市高新区府城大道西段399号6栋1单元8层1号
代理机构 ：
成都九鼎天元知识产权代理有限公司
代理人 ：
王会改
优先权 ：
CN202111623507.9
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06K9/62
法律状态
2022-05-17 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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