[发明专利]一种基于改进AlexNet的燃弧识别方法有效
| 申请号： | 201810109141.5 | 申请日： | 2018-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN108334843B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 范国海;张娜;何洪伟;何进 | 申请（专利权）人： | 成都国铁电气设备有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进AlexNet的燃弧识别方法，包括以下步骤：S1.建立卷积神经网络并得到训练模型；S2.获取图像；S3.将获取到的图像输入训练模型进行图像识别；卷积神经网络为改进的AlexNet网络，改进的AlexNet网络的结构依次为输入层、多个依次连接的卷积层、全连接层和输出层；与输入层连接的卷积层采用M×M的卷积核架构，其余卷积层采用1×M和M×1的卷积核架构；本发明采用1×M和M×1大小的卷积核串联代替原始AlexNet网络中M×M大小的卷积核，大大减少了参数数量，并且增加了一个非线性层，使网络结构更深；简化了模型，大大缩短了训练时间，提高了训练效率，识别准确率比原始AlexNet网络更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 alexnet 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进AlexNet的燃弧识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.建立卷积神经网络并得到训练模型；S2.获取图像；S3.将获取到的图像输入训练模型进行图像识别；卷积神经网络为改进的AlexNet网络，所述改进的AlexNet网络的结构依次为输入层、多个依次连接的卷积层、全连接层和输出层；与输入层连接的卷积层采用M×M的卷积核架构，其余卷积层采用1×M和M×1的卷积核架构。
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