-
公开(公告)号：CN111292026A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010340992.8
申请日：2020-04-27
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
摘要： 本申请涉及废钢评级技术领域，公开了一种基于神经网络模型融合的废钢评级方法及装置，该方法中，首先采集废钢的图片，进行数据预处理，获取待评级废钢图片；然后将待评级废钢图片输入至预先建立的神经网络融合模型中，神经网络融合模型基于VGG网络模型、ResNet网络模型及Inception网络模型建立，使用已标注类型的废钢图片完成训练及验证，VGG网络模型、ResNet网络模型及Inception网络模型均通过ImageNet数据集进行参数初始化；最后根据所述神经网络融合模型的输出结果，获取所述废钢的类型。上述方法中，利用融合了三种神经网络的模型对废钢图片进行评级，能够有效提高评级结果的准确率。
-
公开(公告)号：CN114078126B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210057076.2
申请日：2022-01-19
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
摘要： 本申请实施例提供一种基于机器学习的废钢评级方法及装置，废钢评级方法包括获取多张废钢图片；从多张废钢图片中筛选多张有效图片；将目标有效图片输入预先搭建的实例分割模型，得到所述目标有效图片中的多个识别对象，以及每个识别对象所对应的废钢等级，所述实例分割模型基于主干网络、区域建议网络、候选框分类器、边界框回归器、和分割掩码分支建立，利用已标注废钢等级的废钢图片进行训练和验证；根据所述目标有效图片中各个识别对象所对应的废钢等级，生成目标层待评级废钢中与各个识别对象相对应的待评级废钢的评级结果。如此，通过对有效图片的处理，获得运输车车厢中装载的待评级废钢的评级结果，提高了废钢评级的准确性。
-
公开(公告)号：CN114078126A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202210057076.2
申请日：2022-01-19
申请人： 江苏金恒信息科技股份有限公司
摘要： 本申请实施例提供一种基于机器学习的废钢评级方法及装置，废钢评级方法包括获取多张废钢图片；从多张废钢图片中筛选多张有效图片；将目标有效图片输入预先搭建的实例分割模型，得到所述目标有效图片中的多个识别对象，以及每个识别对象所对应的废钢等级，所述实例分割模型基于主干网络、区域建议网络、候选框分类器、边界框回归器、和分割掩码分支建立，利用已标注废钢等级的废钢图片进行训练和验证；根据所述目标有效图片中各个识别对象所对应的废钢等级，生成目标层待评级废钢中与各个识别对象相对应的待评级废钢的评级结果。如此，通过对有效图片的处理，获得运输车车厢中装载的待评级废钢的评级结果，提高了废钢评级的准确性。
-
-
搜索结果
3 条记录 (耗时 0.034 秒)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT