申请/专利权人：深圳伯德睿捷健康科技有限公司

申请日：2022-04-22

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN114706568B

主分类号：G06F8/33

分类号：G06F8/33;G06F8/41;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.07.22#实质审查的生效;2022.07.05#公开

摘要：本申请公开了一种深度学习在线编码方法和系统。其中，该方法包括：接收输入的所选编程任务，基于所选编程任务创建项目；针对所述项目，初始化编码容器，以供在线编码所用；其中，所述编码容器包括：在线代码编辑器，用于提供在线代码开发；深度学习框架，用于为所述在线代码编辑器提供在线代码开发所需的深度学习的框架；编码数据集，用于为所述在线代码编辑器提供在线代码开发所需的数据集。本申请解决了相关技术中的在线编码方法安全性不高的技术问题。

主权项：1.一种深度学习在线编码方法，其特征在于，包括：接收输入的所选编程任务，基于所选编程任务创建项目；针对所述项目，初始化编码容器，以供在线编码所用；其中，所述编码容器包括：在线代码编辑器，用于提供在线代码开发；深度学习框架，用于为所述在线代码编辑器提供在线代码开发所需的深度学习的框架；编码数据集，用于为所述在线代码编辑器提供在线代码开发所需的数据集；其中，所述方法还包括：基于训练模型的请求，将所述编码容器中的所述编码数据集替换为训练数据集，并将所述编码容器的配置拷贝到训练容器中，其中，所述训练容器的硬件资源比所述编码容器的硬件资源好；利用所述训练数据集，对所述训练容器中的代码进行模型训练，生成满足预定指标评价的模型文件；其中，所述训练数据集中的样本图片上的所有特征点基于以下确定：选择所述样本图片上的一像素P，并获取像素P的亮度，如果该像素P的亮度小于预设阈值，则判定该像素所在的区域可能为皱纹或色斑所在的区域，将像素P确定为特征点；将所述像素P作为中心，以沿着特征点的方向为对称轴并以预设值为半径做半圆，在该半圆内选择多个像素；在所述半圆具有亮度小于预设阈值的连续N个点，则判定所述像素P所在的半圆区域为所述特征点所在的区域，重复上述特征点的确定步骤，直至确定出所述样本图片上的所有特征点；基于所述样本图片上的所有特征点的数量，来对所述样本图片进行分类，以利用分类后的所述样本图片来对模型进行训练。

全文数据：

权利要求：

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