公开(公告)号：CN114662588A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210278104.3

申请日：2022-03-21

申请人： 合肥工业大学

发明人： 卫星 ,  何煦 ,  董浩杰 ,  陈逸康 ,  赵冲 ,  黄晨 ,  崔元迪 ,  王申 ,  李宝璐 ,  杨奕在

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种自动更新模型的方法、系统、设备及存储介质，属于模型更新技术领域。自动更新模型的方法包括：获得样本数据集；将样本数据集中的若干个样本数据输入神经网络模型训练，生成旧数据集；若样本数据集中未训练的样本数据数量大于或等于样本数量阈值a，选择a个样本数据作为新数据集输入至神经网络模型获得训练结果；根据训练结果对新数据集进行划分，获得可信数据集；将可信数据集与旧数据集按照预设组合规则进行组合，得到复合数据集，并将复合数据集输入至神经网络模型，更新神经网络模型；将复合数据集作为旧数据集，继续训练未训练的样本数据，自动更新网络模型。解决了模型更新步骤繁琐，更新效率底下，易造成概念偏移的问题。

公开(公告)号：CN114662588B

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202210278104.3

申请日：2022-03-21

申请人： 合肥工业大学

发明人： 卫星 ,  何煦 ,  董浩杰 ,  陈逸康 ,  赵冲 ,  黄晨 ,  崔元迪 ,  王申 ,  李宝璐 ,  杨奕在

IPC分类号： G06N3/08 ,  G06F18/214

摘要： 本发明提供一种自动更新模型的方法、系统、设备及存储介质，属于模型更新技术领域。自动更新模型的方法包括：获得样本数据集；将样本数据集中的若干个样本数据输入神经网络模型训练，生成旧数据集；若样本数据集中未训练的样本数据数量大于或等于样本数量阈值a，选择a个样本数据作为新数据集输入至神经网络模型获得训练结果；根据训练结果对新数据集进行划分，获得可信数据集；将可信数据集与旧数据集按照预设组合规则进行组合，得到复合数据集，并将复合数据集输入至神经网络模型，更新神经网络模型；将复合数据集作为旧数据集，继续训练未训练的样本数据，自动更新网络模型。解决了模型更新步骤繁琐，更新效率低下，易造成概念偏移的问题。

公开(公告)号：CN114693623A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210288569.7

申请日：2022-03-23

申请人： 合肥工业大学

发明人： 赵冲 ,  陈逸康 ,  卫星 ,  何煦 ,  董浩杰 ,  杨帆 ,  黄晨 ,  崔元迪 ,  王申 ,  李宝璐 ,  杨奕在

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  H04L67/01 ,  H04L67/1001 ,  H04L67/133 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82

摘要： 本发明公开了产品缺陷检测领域的一种工业流水作业产品的缺陷检测方法和系统、存储介质，方法包括步骤如下：S100：以流水线作为客户端，客户端与服务端之间利用分布式流处理方法进行实时通信以及数据处理；S200：采集流水线上产品的图像，结合客户端返回的信息，顺序调用检测算法提取产品图像中的特征进行检测识别；S300：根据检测识别结果，在可视自更新界面上实时显示产品信息。本发明不仅提高了流水线产品生产的效率，而且将数据资源转化为知识资产用于产品缺陷检测，降低了监管、运维的成本，集成了多个系统模块，提高了系统模块的重用性，增强了对产品缺陷检测的准确性和灵活性。