一种基于图像特征自适应卷积网络的图像分类方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110305769.4
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/46
申请日期：
2021-03-23
申请人：
广东省科学院智能制造研究所

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著录项信息

专利名称	一种基于图像特征自适应卷积网络的图像分类方法和系统
申请号	CN202110305769.4	申请日期	2021-03-23
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-20	公开/公告号	CN113139579A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	广东省科学院智能制造研究所	申请人地址	广东省广州市先烈中路100号大院15号楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东省科学院智能制造研究所	当前权利人	广东省科学院智能制造研究所
发明人	徐晨;周松斌;刘伟鑫
代理机构	广州容大知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明实施例涉及图像处理技术领域，公开了一种基于图像特征自适应卷积网络的图像分类方法和系统，获取所有待分类样本图像的边缘轮廓平均数，以及所有待分析样本图像的加速稳健特征点平均数；确定所述边缘轮廓平均数和所述加速稳健特征点平均数之和所处特征量范围，选择与所述特征量范围对应的网络结构模型；基于所述待分类样本图像和所述网络结构模型进行神经网络训练，得到用于图像分类的分类模型；基于所述分类模型进行待分类样本的图像分类。通过计算待检测图像的特征信息，自动选择合适的网络结构，在保证图像分类任务的准确率下，提高深度学习网络的应用效率，减少企业人力、时间成本。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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