[发明专利]基于机器视觉与数据采样的货品深度学习训练方法在审
| 申请号： | 201811513205.4 | 申请日： | 2018-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111310519A | 公开（公告）日： | 2020-06-19 |
| 发明（设计）人： | 王俊杰 | 申请（专利权）人： | 成都智叟智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 李英 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器视觉与数据采样的货品深度学习训练方法，包括以下步骤：S1、建立各货品初始深度学习模型；S2、智能终端采集所收纳货品的基础数据；S3、服务平台对货品的类别进行模糊判断；S4、对货品所有可能项进行用户进行选择；S5、用户选择结果与系统判定结果进行加权计算，确定货品最终类别；S6、若系统模糊判断失败，则通过基础数据进行特征点提取，并采用深度学习方法将特征点补充训练进对应的货品初始深度学习模型；S7、系统判定失败和成功的次数累计。其应用时，可以采用深度学习训练方法建立智能终端收纳货品的分类识别模型，并通过数据采样和特征补充来不断完善分类识别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 视觉 数据 采样 货品 深度 学习 训练 方法 | ||
【主权项】：
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