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一种基于深度学习的装维施工规范性检测方法及系统【异议或纠错】

档案编号: CQ-858-8801-0872
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06Q10/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于深度学习的装维施工规范性检测方法及系统,基于特征匹配算法针对样本照片进行特征检测,匹配适应特征信息;获取匹配适应的样本照片的特征信息,基于特征的细节特征分布进行样本照片的特征区域扫描,形成局部特征信息;构建单层深度神经网络,进行包含局部特征信息的样本照片的训练,获取训练完成的深度神经网络的权重参数矩阵,基于深度神经网络的Softmax层进行调整,构建训练成熟的装维施工规范性检测模型;导入待检测的照片验证集,基于装维施工规范性检测模型进行样本照片的分类检测,输出检测结果。本发明对机房巡检照片进行自动识别,判定巡检落实规范性,提升巡检效率,降低人员工作量,提高巡检质量。
附件下载:  (原始资料备查)

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