[发明专利]基于改进抗噪鲁棒性学习算法的建筑图像数据处理方法在审
| 申请号： | 202110568910.X | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113255688A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 邹倩颖 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学成都学院 |
| 主分类号： | G06K9/40 | 分类号： | G06K9/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 四川猫博思知识产权代理有限公司 51334 | 代理人： | 张辉 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于图像数据采集技术领域。本发明公开了一种基于改进抗噪鲁棒性学习算法的建筑图像数据处理方法，将鲁棒性学习模型引用到建筑图像数据处理中来，进剔除了获取的数据中的错误数据，避免计算过程中因量纲不同而产生较大的误差，提高了模型的准确率；有效弥补训练样本集规模小和多样性不足的问题；在小规模样本上，模型的泛化能力比深度学习的方法强，提升了模型的迁移能力；在工程应用中，一旦确定模型参数，就无需再次训练，有效提升了效率。本发明算法原理简单，计算结果可靠，可具体应用于建筑图像数据分析中，具有广阔的应用价值和市场前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 抗噪鲁棒 性学 算法 建筑 图像 数据处理 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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