一种基于次卷积超相关的垃圾识别分类处理深度学习方法
基本信息
| 申请号 | CN201910349274.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110059767A | 公开（公告）日 | 2019-07-26 |
| 申请公布号 | CN110059767A | 申请公布日 | 2019-07-26 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I; G01N33/00（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 黄骏; 王洁; 徐童 | 申请（专利权）人 | 南京康博智慧健康研究院有限公司 |
| 代理机构 | 南京业腾知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 宿迁海沁节能科技有限公司 |
| 地址 | 211106 江苏省南京市江宁区将军大道37号翠屏科创园1号楼4层楼1408室（江宁开区） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于电子分类技术领域，公开了一种基于次卷积超相关的垃圾识别分类以及处理的深度学习方法，深度学习卷积层的输入一组序列，根据广义二项式公式，得到序列的广义二项式以伽马函数表达的系数；当输入的数据用次卷积做运算后，与卷积层的权重矩阵做卷积；得到的相应输出数据，做超方差运算；得到摄像头视野中的物体是否为矿场垃圾，并且知道该物体是哪一类垃圾；所得到的信息传递给控制模块，控制模块触发机器手回收物体，或者外设模块清洗物体，完成整个回收或就地处理过程。本发明不仅可以用在环卫清洗系统，还可以用在任意人类无法达到的危险场合。 |
