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一种物体外观检测的方法及深度神经网络模型

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本发明涉及一种物体外观检测的方法及深度神经网络模型，物体外观检测的方法，具体步骤如下：搭建深度神经网络模型；深度神经网络模型通过循环训练学习，具有对外观的辨别能力；根据上述大量的循环训练学习，深度神经网络模型逐渐收敛得出每个特征值的最优权重；对需要检测物体的外观图片进行卷积操作，根据设定的概率区间值得出分类结果。深度神经网络模型，包括训练模块、评估模块和预测模块，本发明解决了人工制定物体外观分类的判断规则所存在的诸多问题，克服了目前人工操作效率低下或传统自动化判断准确率低的问题；同时由于其可持续自我迭代升级，理论上讲其识别效率会不断提高。并且本发明模块简单，硬件成本低廉，应用范围广泛。

著录项

公开/公告号CN109214426A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-01-15

原文格式PDF
申请/专利权人王新维;
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申请/专利号CN201810895905.8
发明设计人王新维;
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申请日2018-08-08
分类号
代理机构深圳市龙成联合专利代理有限公司;
代理人赵婷婷
地址 712000 陕西省咸阳市泾阳县永乐镇铁孟村二青王西组07号
入库时间 2024-02-19 07:28:30

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-10

专利申请权的转移 IPC(主分类):G06K9/62 登记生效日:20200623 变更前: 变更后: 申请日:20180808

专利申请权、专利权的转移
2019-02-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20180808

实质审查的生效
2019-01-15

公开

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1. 一种物体外观检测的方法及深度神经网络模型 [P] . 中国专利： CN109214426A . 2019-01-15
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3. ELECTRON-INTERFERENCE METHOD OF DETECTING LOCATION AND TYPES OF MOLECULAR GROUPS ON SURFACES OF SMALL BIO OBJECTS INCLUDING NUCLEOTIDE SEQUENCES AND DEVICE THEREFOR(57) The invention relates to detecting a bio-objects structure, it can be used in studying surface structure of small bio-objects such as macromolecules and detecting a location and a type of molecular groups disposed thereon. A device comprises a base with a substrate made from a non-conductive material thereon, a photocathode and an anode, wherein there is a site therebetween for an object to be studied and electron scatterers. There is at least one window inside the photocathode, the photocathode areas bordering the window made from a material with a reduced work function. The window is connected to a region beyond the photocathode by at least one slit, its length exceeds its width. A cooling electrode is arranged at a small depth under the window and the slit region, wherein an accelerating electrode is arranged the ph [P] . EA012215B1 . 2009-08-28

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