[发明专利]一种基于卷积神经网络的热点与MARFE自动检测方法在审
| 申请号： | 201810967404.6 | 申请日： | 2018-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN109345506A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 谢更新;肖炳甲;罗正平;黄耀;张恒 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 | 代理人： | 宋仔娟 |
| 地址： | 230031 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的热点与MARFE自动检测方法，包括如下步骤：输入图像，对图像进行预处理，特征提取层提取图像的特征，使用分类器去特征进行分类，输出分类结果。本发明提出了一种可以自动检测等离子体放电过程中是否出现Hot Spot与MARFE的方法，设计中尽可能减少卷积核，提高计算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 自动检测 卷积神经网络 预处理 等离子体放电 分类结果 输入图像 特征提取 提取图像 分类器 卷积核 图像 输出 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的热点与MARFE自动检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：输入需要识别的图像；步骤2：图像缩放；步骤3：图像预处理；步骤4：使用卷积神经网络提取全图特征；步骤5：使用分类器对提取出来的特征进行分类；步骤6：输出分类结果。
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