一种基于深度学习技术的识别烟盒品规的方法
基本信息
申请号 | CN201810836225.9 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN109190663A | 公开(公告)日 | 2019-01-11 |
申请公布号 | CN109190663A | 申请公布日 | 2019-01-11 |
分类号 | G06K9/62(2006.01)I; G06F16/583(2019.01)I; G06N3/04(2006.01)I; G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 孙晶; 段学慧; 李创; 何杰; 颜静; 刘彬; 李智文; 胡恩; 唐敏; 何颖迪 | 申请(专利权)人 | 湖南省烟草公司株洲市公司 |
代理机构 | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) | 代理人 | 周长清 |
地址 | 412000 湖南省株洲市芦淞区太子路1377号 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习技术的识别烟盒品规的方法,其流程为:步骤S1:图片收集和筛选形成图片库;收集并整理烟盒图片的应用场景,收集不同种类的不同状态的烟盒图片,形成图片库;步骤S2:卷积神经网络搭建;步骤S3:训练模型;步骤S4:预判模型,加载训练好的模型,将待识别的烟盒图片输入,判断模型是否有效;步骤S5:部署模型;步骤S6:提供服务,部署至云服务器上。本发明具有识别精度高、易推广、适用范围广等优点。 |
