一种基于分块梯度加权的木材图像自动识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110134275.4
IPC分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/90;G06T5/00;G06T3/40;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-29
申请人：
中华人民共和国张家港海关;浙江理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于分块梯度加权的木材图像自动识别方法
申请号	CN202110134275.4	申请日期	2021-01-29
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-07	公开/公告号	CN112767387A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? 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〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;9;0;;;G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;T;3;/;4;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中华人民共和国张家港海关;浙江理工大学	申请人地址	江苏省苏州市张家港市人民中路28号(中国海关) 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	中华人民共和国张家港海关,浙江理工大学	当前权利人	中华人民共和国张家港海关,浙江理工大学
发明人	丁志平;姚青;王明生;袁大炜;宿恒硕;王晶晶;陈旭东;吕军;周强;陆军;朱君
代理机构	苏州创元专利商标事务所有限公司	代理人	吴芳

摘要

本发明公开了一种基于分块梯度加权的木材图像自动识别方法，包括预处理木材横截面图像；分块处理所述木材横截面图像；通过卷积神经网络模型训练分分块后的子图像；从所述木材横截面图像边缘到中心采用不同的梯度值作为不同子区域图像分类得分的权重，并加大中心区域在整个木材横截面图像分类得分中所占的比重，将加权得分转换为最终的概率值。本发明提供的技术方案通过分块处理图像，能够提取更加精细的图像特征，提高木材的识别准确率，同时采用梯度加权法增强了模型的鲁棒性，提高了模型的容错率和泛化能力。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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