[發(fā)明專利]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廢棄飲料瓶與易拉罐分類識(shí)別的方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810949861.2
• 申請(qǐng)日: 2018-08-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109190691A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-01-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐軍;張林;宋怡彪;楊路;周森標(biāo)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 小黃狗環(huán)保科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 北京盛凡智榮知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11616
• 代理人: 梁永昌

1.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廢棄飲料瓶與易拉罐分類識(shí)別的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：拍攝圖像，采集飲料瓶、易拉罐各個(gè)角度的圖像數(shù)據(jù)；

S2：圖像預(yù)處理；

S3：利用采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像標(biāo)注，制作訓(xùn)練樣本集與測(cè)試樣本集；

S4：構(gòu)建若干層數(shù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

S5：將帶標(biāo)注的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)輸入深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；

S6：訓(xùn)練過(guò)程，自動(dòng)提取特征并進(jìn)行分類；

S7：訓(xùn)練結(jié)束將輸出一個(gè)飲料瓶、易拉罐的識(shí)別模型；

S8：利用測(cè)試樣本集，將網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果得到飲料瓶、易拉罐的識(shí)別模型進(jìn)行廢棄飲料瓶、易拉罐的分類識(shí)別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廢棄飲料瓶與易拉罐分類識(shí)別的方法，其特征在于：所述的S4包括卷積、激活、池化及歸一化操作。