[发明专利]一种基于多层随机森林的零部件识别方法有效
| 申请号： | 201910715240.2 | 申请日： | 2019-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN110543892B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 李东年;陈成军;李昌明;赵正旭;郭阳 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V20/52;G06V20/70;G06V10/26;G06V10/40;G06V20/64 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 马金华 |
| 地址： | 266000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多层随机森林的零部件识别方法，首先是图像训练集和测试集的建立；再进行深度特征提取；通过训练建立随机森林分类器；最后构建多层随机森林进行分类识别。本发明的有益效果是能够同时进行装配体装配状态识别和零部件识别，能够对不同装配状态下的装配体零部件进行有效的分割和识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 随机 森林 零部件 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多层随机森林的零部件识别方法，其特征在于按照以下步骤进行：/n步骤1：图像训练集和测试集的建立；/n步骤2：深度特征提取；/n步骤3：建立随机森林分类器；/n步骤4：采用多层随机森林分类器进行分类识别。/n
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