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一种基于图像识别的原矿分类方法及系统 

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申请/专利权人:北京市计量检测科学研究院

摘要:本发明公开了一种基于图像识别的原矿分类方法及系统,涉及图像识别的原矿分类技术领域,包括收集原矿图像数据,对原矿图像数据进行预处理与调整,提取预处理与调整后原矿图像数据的特征向量并进行向量融合;构建卷积神经网络DNN模型进行原矿分类,构建可视化界面实时展示分类的结果,将收集和分析产生的原矿数据进行存储。本发明通过收集原矿图像数据,对原矿图像数据进行预处理与调整,提取预处理与调整后提取原矿图像数据的特征向量并进行向量融合,构建卷积神经网络DNN模型进行原矿分类,极大地提升分类算法的响应性和精度,降低错误分类的可能性,显著提升处理速度和准确性,具有非常明显的实用价值和市场前景。

主权项:1.一种基于图像识别的原矿分类方法,其特征在于:包括,收集原矿图像数据,对原矿图像数据进行预处理与调整,提取预处理与调整后原矿图像数据的特征向量并进行向量融合;构建卷积神经网络DNN模型进行原矿分类,构建可视化界面实时展示分类的结果,将收集和分析产生的原矿数据进行存储。

全文数据:

权利要求:

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