[发明专利]一种基于卷积神经网络工业产品标签号的识别方法在审
| 申请号： | 202010078108.8 | 申请日： | 2020-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN111291806A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 秦娜;刘龙凯;黄德青;吴比;张宗泓 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/38;G06K9/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都华飞知识产权代理事务所(普通合伙) 51281 | 代理人： | 杜群芳 |
| 地址： | 610031 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及工业检测技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络工业产品标签号的识别方法，包括训练建立模型和标签号识别，利用深层神经网络VGG‑16完成图像识别任务，通过精确地对工件数字标签分类，有效的提高了分辨故障模具的精确率，相比较传统图像分类方法，采用深度学习，准确率高，鲁棒性强；利用神经网络剪枝中的通道剪枝的方法对VGG‑16进行压缩和推理加速，能够将训练好的模型压缩约25倍，并且将浮点操作运算减少约4倍，因而能够将模型部署到嵌入式设备中，相对于采用云计算方式，极大的减少成本预算，同时也避免了延迟，能够实时处理分析数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 工业产品 标签 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南交通大学，未经西南交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010078108.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
