[实用新型]一种基于深度神经网络的图像识别模组有效
| 申请号： | 201920259703.4 | 申请日： | 2019-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN210072659U | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 陈康;胡孟晗;李庆利 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 31215 上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙) | 代理人： | 徐筱梅;张翔 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本实用新型公开了一种基于深度神经网络的图像识别模组，其特点是采用由运算控制模块、摄像头模块、显示模块和云端图像训练模块组成的图像识别模组，将摄像头模块获取的目标图像经运算控制模块打标分类后上传至云端图像训练模块，且由云端图像训练模块利用深度神经网络对上传的图像及打标分类的数据进行训练，完成训练的模型下载到运算控制模块，实现端到端的目标图像的获取、训练和识别。本实用新型与现有技术相比具有端到端、效率高和低延时的优点，从图像采集到图像训练以及图像识别，整个过程完全是基于端到端的模组完，用户不用关心其中的图像识别算法及其实现，结构简单，操作方便，可根据要求进行调整，满足不同场景的应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 图像训练 运算控制模块 云端 图像识别模组 本实用新型 摄像头模块 目标图像 神经网络 打标 上传 图像识别算法 模块组成 模型下载 图像采集 图像识别 显示模块 应用需求 低延时 端到端 分类 模组 图像 场景 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的图像识别模组，其特征在于采用由运算控制模块、摄像头模块、显示模块和云端图像训练模块组成的图像识别模组，将摄像头模块获取的目标图像经运算控制模块打标分类后上传至云端图像训练模块，且由云端图像训练模块利用深度神经网络对上传的图像及打标分类的数据进行训练，完成训练的模型下载到运算控制模块，实现端到端的目标图像的获取、训练和识别。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华东师范大学，未经华东师范大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201920259703.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：OCR扫描识别设备
- 下一篇：一种插卡式自动进卡装置
