- 专利标题： 基于DCNN和迁移学习的时空图像纹理方向检测方法及系统
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申请号： CN202110602923.4申请日： 2021-05-31
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公开(公告)号： CN113222976B公开(公告)日： 2022-08-05
- 发明人: 张振 , 李华宝 , 陈林 , 刘志杰 , 莫岱辉 , 蒋芸
- 申请人： 河海大学
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁开发区佛城西路8号
- 专利权人： 河海大学
- 当前专利权人： 河海大学
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市江宁开发区佛城西路8号
- 代理机构： 南京纵横知识产权代理有限公司
- 代理商 邵斌
- 主分类号： G06T7/00
- IPC分类号： G06T7/00 ; G06T7/40 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了时空图像纹理方向识别技术领域的一种基于DCNN(深度卷积神经网络)和迁移学习的时空图像纹理方向检测方法及系统，包括：采集时空图像；将采集的时空图像输入训练好的基于深度卷积神经网络和迁移学习的时空图像纹理方向预测模型，获取时空图像纹理方向的预测结果；消除了图像噪声，提高了在流速脉动强烈的紊流条件下的检测准确率。
公开/授权文献
- CN113222976A 基于DCNN和迁移学习的时空图像纹理方向检测方法及系统 公开/授权日：2021-08-06
