一种基于深度学习的废钢判级方法
公开
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。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的废钢判级方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581381A
申请号 ：
CN202210149519.0
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘东谢玥辰张峻铵胡晓波
申请人 ：
浙江大学嘉兴研究院
申请人地址 ：
浙江省嘉兴市秀洲区智富中心48幢401室
代理机构 ：
杭州天勤知识产权代理有限公司
代理人 ：
彭剑
优先权 ：
CN202210149519.0
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06V10/82 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/776 G06V10/80 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-03 ：
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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