[发明专利]基于One-Class深度支持向量描述的布匹疵点检测方法有效
| 申请号： | 202010339971.4 | 申请日： | 2020-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN111709907B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 李岳阳;王续澎;罗海驰;樊启高;朱一昕 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G01N21/88;G06N3/0464;G06N3/088 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 林娟 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于One‑Class深度支持向量描述的布匹疵点检测方法，在半监督的条件下，利用深度卷积神经网络的优势，提取出图像有效的深度特征，通过训练，在高维空间中映射出可以准确描述正常样本点超球体模型。实现了端到端的布匹瑕疵检测。通过训练得到的网络参数和超球体半径即可完整地描述出测试样本与超球体的关系，实现瑕疵的判别。解决了以往模型中内存占用大，检测速度慢，限定瑕疵种类等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 one class 深度 支持 向量 描述 布匹 疵点 检测 方法 | ||
【主权项】：
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