申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2024-06-04

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118298201A

主分类号：G06V10/74

分类号：G06V10/74;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/772;G06V10/82;G06V20/60

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明公开了一种设备识别匹配模型训练方法、设备识别匹配方法及设备，包括：构建信息管理模型，并基于信息管理模型采集图片，得到采集图片数据；对采集图片数据进行分类，得到分类结果和每种采集类别的图片数据，并利用上述结果和数据构建第一字典；对采集图片数据进行类别块聚类、类别块识别和分割，基于得到的类别块识别结果、识别框位置和第一字典，构建双层字典；基于类别块分割结果，利用设备目标状态模型进行设备目标状态识别，得到设备目标状态和目标框位置；基于双层字典、设备目标状态和目标框位置，生成最终识别字典；根据最终识别字典和对应图片进行交叉融合，生成目标设备识别匹配模型。采用本发明提高了设备识别匹配效率和准确性。

主权项：1.一种设备识别匹配模型训练方法，其特征在于，包括：构建信息管理模型，并基于所述信息管理模型进行采集图片，得到采集图片数据；训练图片采集分类模型，采用所述图片采集分类模型对所述采集图片数据进行分类，得到分类结果和每种采集类别的图片数据，并利用上述结果和数据构建第一字典；训练设备类别块物体图像聚类模型和设备类别块物体分割识别模型，针对每种采集类别的图片数据，使用所述设备类别块物体图像聚类模型对所述采集类别的图片数据进行类别块聚类，得到聚类结果，并基于聚类结果使用所述设备类别块物体分割识别模型对采集类别的图片数据进行类别块分割识别，得到类别块识别结果、类别块分割结果和识别框位置；基于类别块分割结果，采用设备目标状态识别模型获得采集图片中各设备目标的状态和目标框位置；基于所述类别块识别结果、所述识别框位置和所述第一字典，构建双层字典，将所述双层字典作为第二字典；基于所述第二字典、图片的设备目标状态和目标框位置，生成最终的识别字典，作为第三字典；根据所述第三字典和对应图片进行交叉融合，生成目标设备识别匹配模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 设备识别匹配模型训练方法、设备识别匹配方法及设备

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