[发明专利]基于卷积神经网络模型的特征提取方法及装置在审
| 申请号： | 202111395422.X | 申请日： | 2021-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN114169497A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 李昊 | 申请（专利权）人： | 北京大觥科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06V40/16;G06V10/40;G06V40/20 |
| 代理公司： | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人： | 刘戈;孙明子 |
| 地址： | 100000 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于卷积神经网络模型的特征提取方法及装置。该方法包括：接收待处理图像，并将待处理图像置于正六边形像素坐标系中；利用具有六角形卷积核及六角形坐标系的卷积神经网络模型，提取待处理图像中的特征数据，并输出特征数据；其中，卷积神经网络模型中的坐标系为正六边形像素坐标系，正六边形像素坐标系中各像素点为正六边形。通过六角形卷积核中中心像素点到周围各个像素点的距离相同，使得周围各个像素点所提供的特征数据在卷积计算中对中心像素点的影响也相同，大大提高卷积计算结果的可信度，提升卷积计算结果的准确性，降低了卷积计算的计算量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 模型 特征 提取 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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