[发明专利]一种基于深度学习的珍珠分类方法有效
| 申请号： | 201611234986.4 | 申请日： | 2016-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN106874929B | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 宣琦;方宾伟;王金宝;鲍官军;宣建良;傅晨波 | 申请（专利权）人： | 浙江诸暨会智科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 311800 浙江省诸暨市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的珍珠分类方法，包括以下步骤：1)获取珍珠图像作为样本数据；2)对样本数据进行预处理；3)划分样本数据为训练数据和测试数据；4)使用训练数据训练深度卷积网络；5)利用训练好的深度卷积网络提取训练数据和测试数据的特征；6)利用步骤5)提取的训练数据的特征构建SVM分类器，并利用该SVM分类器对测试数据进行分类。本发明利用珍珠的多幅视图进行深度学习，充分发挥深度学习的自我学习优势，自动学习良好特征，免去了繁琐的手动提取特征和设计特征的过程，并结合SVM对珍珠进行分类，能够有效地判断珍珠有无螺纹。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 珍珠 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的珍珠分类方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：1)采集珍珠图像作为样本数据，每颗珍珠包含设定数量幅图像；2)将所采集的珍珠图像调整成所设定的大小，并对其进行图像预处理，去除图像的噪声；3)划分样本数据为训练数据和测试数据；4)设置深度卷积网络的各个网络层的初始参数，将步骤3)所划分的训练数据输入所述深度卷积网络，对网络进行训练；5)利用训练好的深度卷积网络提取训练数据和测试数据的特征；6)利用步骤5)提取的训练数据的特征构建SVM分类器，并利用该SVM分类器对测试数据进行分类。
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