[发明专利]一种基于云平台和模型智能推荐的图像识别方法及系统在审
| 申请号： | 201811280424.2 | 申请日： | 2018-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN109670524A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 黄永祯;于仕琪 | 申请（专利权）人： | 银河水滴科技（北京）有限公司;中科水滴科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 101500 北京市密云区经济开*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于云平台和模型智能推荐的图像识别方法及系统，包括：从待识别图像集合中获取至少一张携带有标注信息的待识别图像；根据至少一张携带有标注信息的待识别图像所携带的标注信息的类别以及历史数据，从云平台上的预设模型库中获取目标神经网络模型；利用目标神经网络模型对待识别图像集合中未携带标注信息的待识别图像进行识别。用户在使用过程中只需上传包含携带有标注信息的待识别图像的待识别图像集合，云平台即可智能推荐对应的目标神经网络模型，完成对待识别图像的识别，简单易行，且准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 标注信息 云平台 图像 图像集合 智能推荐 携带 目标神经 图像识别 网络模型 神经网络模型 获取目标 历史数据 模型库 准确率 上传 预设 | ||
【主权项】：
1.一种基于云平台和模型智能推荐的图像识别方法，其特征在于，包括：从待识别图像集合中获取至少一张携带有标注信息的待识别图像；根据所述至少一张携带有标注信息的待识别图像所携带的标注信息的类别以及历史数据，从云平台上的预设模型库中获取目标神经网络模型；其中，所述预设模型库中存储有多种标注信息的类别和多种神经网络模型，每一种标注信息的类别对应至少两种神经网络模型，且所述历史数据包括每种神经网络模型的使用频率；利用所述目标神经网络模型对所述待识别图像集合中未携带标注信息的待识别图像进行识别。
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