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申请/专利权人：中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司;中国移动(浙江)创新研究院有限公司;浙江移动信息系统集成有限公司
摘要：本发明提供一种餐饮后厨摄像头型号和数量的模型训练方法和预估方法，属于神经网络技术领域，模型训练方法包括：构建基于编码器和解码器架构的深度卷积神经网络，深度卷积神经网络包括卷积神经网络图像特征提取器，长短期记忆神经网络文本特征提取器和全连接注意力层；获取餐饮后厨的图像数据和摄像头型号的文本数据；将餐饮后厨的图像数据和摄像头型号的文本数据输入深度卷积神经网络，对深度卷积神经网络进行训练，得到训练后的深度卷积神经网络。基于本发明进行摄像头数量和型号预估，能够提高预估的精度和准确度。
主权项：1.一种餐饮后厨摄像头型号和数量的模型训练方法，其特征在于，包括：构建基于编码器和解码器架构的深度卷积神经网络，所述深度卷积神经网络包括卷积神经网络图像特征提取器，长短期记忆神经网络文本特征提取器和全连接注意力层；获取餐饮后厨的图像数据和摄像头型号的文本数据；将所述餐饮后厨的图像数据和摄像头型号的文本数据输入所述深度卷积神经网络，对所述深度卷积神经网络进行训练，得到训练后的深度卷积神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国移动通信集团浙江有限公司 中国移动通信集团有限公司 中国移动(浙江)创新研究院有限公司 浙江移动信息系统集成有限公司 餐饮后厨摄像头型号和数量的模型训练方法和预估方法
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