[发明专利]配件识别方法及装置在审
| 申请号： | 201610614350.6 | 申请日： | 2016-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN107247955A | 公开（公告）日： | 2017-10-13 |
| 发明（设计）人： | 杨闵淳;张为义;张惠棠;陈智凯 | 申请（专利权）人： | 竹间智能科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司11514 | 代理人： | 赵永辉 |
| 地址： | 200233 上海市浦东新区自由贸*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于智能识别技术领域，提供了一种配件识别方法及装置。本发明的配件识别方法包括输入测试图像；利用预先训练得到的深度学习模型的特征提取层，提取测试图像的特征，生成所述测试图像对应的特征图；利用所述深度学习模型的配件位置生成层，遍历所述特征图，生成所有可能的配件位置以及各个配件位置的评分，将各个配件位置的评分与预设的评分阈值比较，筛选出配件位置；利用所述深度学习模型的配件分类层，得到筛选出的配件位置对应的配件类别。本发明的配件识别方法，结合两个阶段的模型训练为一个模型的训练与优化，提高了配件识别的测试速度和精准。 | ||
| 搜索关键词： | 配件 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种配件识别方法，其特征在于，包括：输入测试图像；利用预先训练得到的深度学习模型的特征提取层，提取所述测试图像的特征，生成所述测试图像对应的特征图；利用所述深度学习模型的配件位置生成层，遍历所述特征图，生成所有可能的配件位置以及各个配件位置的评分，将各个配件位置的评分与预设的评分阈值比较，筛选出配件位置；利用所述深度学习模型的配件分类层，得到筛选出的配件位置对应的配件类别。
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