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一种基于CNN的小尺寸模糊边界的图片自动特征提取方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110876910.6
IPC分类号：G06T7/13;G06T5/30;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
申请日期：
2021-07-31
申请人：
云南电网有限责任公司信息中心

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于CNN的小尺寸模糊边界的图片自动特征提取方法
申请号	CN202110876910.6	申请日期	2021-07-31
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-05	公开/公告号	CN113610880A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/13 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕 G06T7/13 边缘检测〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;3;;;G;0;6;T;5;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	云南电网有限责任公司信息中心	申请人地址	云南省昆明市拓东路73号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	云南电网有限责任公司信息中心	当前权利人	云南电网有限责任公司信息中心
发明人	李辉;和志成;张航
代理机构	陕西佳禾宏盛知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	高美化

摘要

本发明公开了一种基于CNN的小尺寸模糊边界图片的自动特征提取方法，通过闭运算对小尺寸模糊边界进行预处理，再将预处理后的图片输入CNN中，经过一系列参数调整：增加卷积层、缩短卷积步长、调整卷积核尺寸、增加卷积特征、增加全连接节点、增加全连接层等，让计算机更好的对图像进行识别，实现更高质量的特征自动提取。

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