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申请/专利权人：海尔优家智能科技(北京)有限公司
摘要：本申请涉及图像识别技术领域，公开一种用于识别物品类别的方法，包括：获得物品图像；利用预设卷积神经网络对物品图像进行识别；其中，预设卷积神经网络的全连接层为高级环状结构特征向量；获得物品类别。利用全连接层为高级环状结构特征向量的预设卷积神经网络对物品图像进行识别，进而识别出物品类别。由于预设卷积神经网络的全连接层为高级环状结构特征向量，全连接层稳定特征的路径更多，稳定性要更强，因此在利用该预设卷积神经网络进行图片识别时，对于在时间轴上自身发生形变较小的物体，识别准确率更高，识别效果更佳。本申请还公开一种用于识别物品类别的装置及电子设备。
主权项：1.一种用于识别物品类别的方法，其特征在于，包括：获得物品图像；利用预设卷积神经网络对所述物品图像进行识别；其中，所述预设卷积神经网络的全连接层为高级环状结构特征向量；获得物品类别；利用预设卷积神经网络对物品图像进行识别前，在预设日期的多个预设时间点分别为预设物品拍摄照片；获得多个预设日期内拍摄的预设物品的多张图片；通过首尾相连的方式将每一图片的多个特征向量连接成初级环状结构特征向量；对每一初级环状结构特征向量的多个特征向量按序进行索引编号；分别确定第一初级环状结构特征向量中的第一稳定特征向量和第二初级环状结构特征向量中的第二稳定特征向量；其中，第一稳定特征向量和第二稳定特征向量的索引编号相同；将第一稳定特征向量或第二稳定特征向量作为第一初级环状特征向量和第二初级环状特征向量的连接点；通过连接点将第一初级环状特征向量和第二初级环状特征向量融合以形成高级环状结构；第一稳定特征向量和第二稳定特征向量为特征向量中不随时间发生明显变化的特征；获得初始卷积神经网络；将初始卷积神经网络的池化层的每一输出节点与高级环状结构特征向量的每一特征节点连接，以利用高级环状结构特征向量搭建预设卷积神经网络的全连接层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海尔优家智能科技(北京)有限公司 用于识别物品类别的方法及装置、电子设备
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