[发明专利]一种基于分类标准和人类行为的纤维分类的方法有效
| 申请号： | 201811223936.5 | 申请日： | 2018-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN109543532B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 椴树·巴斯;奥克萨娜·维切斯沃夫娜·曼玉黑娜;椰鲁恩·马赛尔·德·克鲁特;伊夫金妮娅·巴尔玛西诺瓦;马丁·明克;优翰·伯特兰;陈辉 | 申请（专利权）人： | 兰波（苏州）智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/56 |
| 代理公司： | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人： | 俞涤炯 |
| 地址： | 215131 江苏省苏州市相城*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分类标准和人类行为的纤维分类的方法，包括：提供待测纤维的纤维图像，并执行步骤S2.1至步骤S2.2和/或步骤S3.1；对纤维图像进行预处理步骤，得到若干具有相同高度和相同宽度的纤维片段；将若干纤维片段输入卷积神经网络，卷积神经网络对纤维片段进行分类并输出；将若干纤维图像输入半启发式算法模块，半启发式算法模块对纤维图像进行分类并输出；本发明通过卷积神经网络和半启发式算法模块分别独立地作为分类器自动工作，监管或组合成统计模型，以预测每个待测纤维或待测纤维的纤维片段的具有一定置信度的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 标准 人类 行为 纤维 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于分类标准和人类行为的纤维分类的方法，其特征在于，包括：步骤S1：提供待测纤维的纤维图像，并执行步骤S2.1至步骤S2.2和/或步骤S3.1；步骤S2.1：对所述纤维图像进行预处理步骤，得到若干具有相同高度和相同宽度的纤维片段；步骤S2.2：将若干所述纤维片段输入卷积神经网络，所述卷积神经网络对所述纤维片段进行分类并输出；步骤S3.1：将若干所述纤维图像输入半启发式算法模块，所述半启发式算法模块对所述纤维图像进行分类并输出；其中，所述卷积神经网络包括若干用于检测视觉特性的卷积块、以及若干用于分类的密集块，所述卷积神经网络通过纤维图像训练集和纤维图像验证集进行训练；其中，所述半启发式算法模块预设有纤维的特征向量标准数据集，所述半启发式算法模块检测所述待测纤维的特征向量并与所述特征向量标准数据集相比对，从而进行分类并输出。
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