- 专利标题: 设备类型的识别模型训练方法、设备类型识别方法和装置
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申请号: CN201911362152.5申请日: 2019-12-24
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公开(公告)号: CN111062448B公开(公告)日: 2024-05-28
- 发明人: 陈效友 , 胡仁伟 , 张会杰
- 申请人: 北京知道创宇信息技术股份有限公司
- 申请人地址: 北京市朝阳区阜通东大街1号院5号楼1单元311501室
- 专利权人: 北京知道创宇信息技术股份有限公司
- 当前专利权人: 北京知道创宇信息技术股份有限公司
- 当前专利权人地址: 北京市朝阳区阜通东大街1号院5号楼1单元311501室
- 代理机构: 北京超凡宏宇知识产权代理有限公司
- 代理商 蒋姗
- 主分类号: G06V10/764
- IPC分类号: G06V10/764 ; G06V10/82 ; G06N3/045 ; G06N3/0464 ; G06N3/0442 ; G06N3/084
摘要:
本申请提供一种设备类型的识别模型训练方法、设备类型识别方法和装置,所述方法包括:获取不同类型的设备的样本图像;对所述样本图像中的设备进行标记,得到标记后的样本图像;将所述标记后的样本图像输入至设备类型的识别模型中的FCN模型中进行训练,得到训练好的FCN模型;将所述样本图像输入到所述训练好的FCN模型中进行设备图像提取,得到所述样本图像中的设备图像数据;利用所述设备图像数据对所述设备类型的识别模型中的LSTM‑CNN模型中进行训练,得到训练好的LSTM‑CNN模型,其中,所述训练好的LSTM‑CNN模型,用于确定输入的设备图像数据的特征向量,继而能够利用训练好的设备类型的识别模型实现对对设备类型的准确识别。
公开/授权文献
- CN111062448A 设备类型的识别模型训练方法、设备类型识别方法和装置 公开/授权日:2020-04-24