[发明专利]一种基于卷积神经网络的手机型号识别方法在审
| 申请号： | 201910799717.X | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110569764A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 韩红桂;甄琪;张璐;伍小龙 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11203 北京思海天达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于卷积神经网络的废旧手机型号识别方法。针对废旧手机回收过程中型号难以精确识别的问题，本发明利用边缘检测算法解析手机验机照片中的区域特征，构造了一种共享权值的特征提取卷积网络，评估废旧手机图像区域特征与标准样本之间的相似性，实现了手机型号的快速识别，本发明在不同场景下的手机型号识别均保持较好的快速性和准确性，能够提高废旧手机回收的效率和回收企业经济效益。 | ||
| 搜索关键词： | 废旧手机 手机 回收 边缘检测算法 卷积神经网络 企业经济效益 图像区域特征 标准样本 快速识别 区域特征 特征提取 快速性 卷积 验机 解析 场景 共享 评估 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的手机型号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)设计基于边缘检测算法的手机图像预处理方法/n①将包含手机背部图像的验机照片转换为单通道灰度图像，灰度化转换公式如下：/np
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