[发明专利]面向GPU和神经网络的网格质量检测方法有效
| 申请号： | 202010803829.0 | 申请日： | 2020-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN111783964B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 刘杰;陈新海;龚春叶;迟利华;刘金宝;杨博;甘新标;李胜国;陈旭光;肖调杰 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T1/20 |
| 代理公司： | 湖南企企卫知识产权代理有限公司 43257 | 代理人： | 任合明 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向GPU和神经网络的网格质量检测方法，目的是解决当前网格质量检测方法时间开销大、自动化程度低等问题。技术方案是利用GPU强大的计算能力以及神经网络强大的拟合学习能力，搭建基于神经网络的检测系统，构建网格样本训练集并训练网络，采用训练好的神经网络对计算网格进行检测，得到计算网格的质量分类结果。检测系统分析质量分类结果，输出最终的网格质量检测结果。本发明4个特征提取模块由不同通道数、卷积核大小的卷积层组成，充分提取与计算结果精度相关的网格高维特征，保证了检测的准确性；充分利用GPU数据计算速度快的优势，减轻了CPU的计算负担；且通过对高维特征进行压缩加速了网格质量检测流程。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 gpu 神经网络 网格 质量 检测 方法 | ||
【主权项】：
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