一种基于深度卷积分析的图片归类方法及播控平台
基本信息
| 申请号 | CN202210097554.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114139656B | 公开（公告）日 | 2022-04-26 |
| 申请公布号 | CN114139656B | 申请公布日 | 2022-04-26 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06V10/764（2022.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 文俊;吴雷 | 申请（专利权）人 | 成都橙视传媒科技股份公司 |
| 代理机构 | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 | 代理人 | 孙元伟 |
| 地址 | 610000四川省成都市高新区科园二路10号2栋2单元13层1号、2号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度卷积分析的图片归类方法及播控平台，属于图片分类技术领域，包括步骤：S1，收集图片后对图片类型进行规范化处理；S2，对图片进行缩放处理；S3，将图片转换为包含RGB三个通道值的像素信息矩阵；S4，基于卷积神经网络形成预训练模型，形成归类模型；S5，利用图片和标签对归类模型进行训练调优；S6，上传图片到最终归类模型进行分类预测。本发明解决了目前图片类型归类存在的人工缺陷、人力和时间成本两方面的问题，在实施例中提出的方法不仅相比于传统的机器学习方法各方面更优，而且相比于其他深度学习模型，也有着训练代价小、训练速度快、效果更优的特点。 |
