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一种基于预设模板的商品匹配及数量回归识别算法

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摘要

本发明公开一种基于预设模板的商品匹配及数量回归识别算法，通过构建一个深度学习神经网络架构，提取出源图片中商品的深度特征信息，并在深度特征层面与目标商品的特征ID进行相关卷积操作，从而识别回归出该商品在图片中的个体数量，能满足单物体图片去匹配多物体图片的场景要求，不仅能从多物体图片中识别出目标物体，还能识别出目标物体在多物体图片中的个体数量。具体包括以下步骤：采集训练数据、生成商品库商品特征ID、构建深度卷积神经网络、训练神经网络、验证及测试神经网络模型。

著录项

  • 公开/公告号CN109670546A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉市哈哈便利科技有限公司;

    申请/专利号CN201811533045.X

  • 发明设计人 蔡丁丁;方无迪;唐开;

    申请日2018-12-14

  • 分类号

  • 代理机构南京纵横知识产权代理有限公司;

  • 代理人徐瑛

  • 地址 430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区珞瑜路243号科技大厦1201-11号

  • 入库时间 2024-02-19 08:51:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20181214

    实质审查的生效

  • 2019-04-23

    公开

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