[发明专利]一种基于多通道模型融合的深度学习物体分类方法在审
| 申请号： | 202110359603.0 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113505802A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 安康;李国承;林雪松;刘翔鹏;李一染 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T3/40;G06T5/00;G06T7/13;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海唯智赢专利代理事务所(普通合伙) 31293 | 代理人： | 刘朵朵 |
| 地址： | 200234 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多通道模型融合的深度学习物体分类方法，其步骤如下：将待分类物品放在视觉图像采集系统的转盘中心上，开启视觉图像采集系统采集待分类物品的图像；将各图像采集设备采集到的图像分别对应输入与图像采集设备对应的多个第一处理模型得到各图像采集设备对应的预测概率矩阵；对各预测概率矩阵进行融合得到融合矩阵；将融合矩阵输入第二处理模型即得到待分类物品的分类结果。本发明的基于多通道模型融合的深度学习物体分类方法，针对多个特征面建立多个网络提取特征并融合的模型，与现有技术相比，具有更强的特征提取能力；与传统方法相比有更高的精度，尤其对于相似零件分类极大地提高了分类精度，极具应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通道 模型 融合 深度 学习 物体 分类 方法 | ||
【主权项】：
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