[發(fā)明專利]快遞面單識別模型移植方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010715972.4 | 申請日: | 2020-07-23 |
| 公開(公告)號: | CN111814906B | 公開(公告)日: | 2023-07-11 |
| 發(fā)明(設計)人: | 衡鶴瑞;李斯 | 申請(專利權(quán))人: | 上海東普信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06V30/19 | 分類號: | G06V30/19;G06V30/41;G06F11/36;G06F8/76;G06F8/41;G06F8/30;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京市京大律師事務所 11321 | 代理人: | 胡安 |
| 地址: | 201700 上海市青浦區(qū)*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 快遞 識別 模型 移植 方法 裝置 設備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種快遞面單識別模型移植方法,其特征在于,所述快遞面單識別模型移植方法包括:
獲取已訓練的快遞面單識別模型,利用預設測試樣本數(shù)據(jù)對所述已訓練的快遞面單識別模型進行驗證,得到驗證結(jié)果;
當所述驗證結(jié)果大于或者等于預置閾值時,將所述已訓練的快遞面單識別模型轉(zhuǎn)換為中間模型文件,并校驗所述中間模型文件是否運行正常,得到校驗結(jié)果;
當所述校驗結(jié)果為校驗通過時,對所述中間模型文件進行簡化處理,得到已簡化的模型文件,并對所述已簡化的模型文件進行運行測試,得到測試結(jié)果;
當所述測試結(jié)果為測試通過時,將所述已簡化的模型文件轉(zhuǎn)換為待編譯模型文件,所述待編譯模型文件包括模型結(jié)構(gòu)文件和模型參數(shù)文件;
對所述待編譯模型文件進行量化處理,得到已量化的模型文件,對所述已量化的模型文件進行文件編譯后,得到已編譯文件,并將所述已編譯文件移植到智能移動終端中。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的快遞面單識別模型移植方法,其特征在于,所述獲取已訓練的快遞面單識別模型,利用預設測試樣本數(shù)據(jù)對所述已訓練的快遞面單識別模型進行驗證,得到驗證結(jié)果,包括:
構(gòu)建pytorch框架環(huán)境,并基于所述pytorch框架環(huán)境設置初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型,所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括采用輕量化網(wǎng)絡mobilenet-v2改進的骨干網(wǎng)絡;
采用預設訓練樣本數(shù)據(jù)對所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練并調(diào)試,得到已訓練的快遞面單識別模型,所述已訓練的快遞面單識別用于識別快遞面單中電話號碼區(qū)域;
利用預設測試樣本數(shù)據(jù)對所述已訓練的快遞面單識別模型進行精確率驗證,得到驗證結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的快遞面單識別模型移植方法,其特征在于,在所述構(gòu)建pytorch框架環(huán)境,并基于所述pytorch框架環(huán)境設置初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型,所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括采用輕量化網(wǎng)絡mobilenet-v2改進的骨干網(wǎng)絡之前,所述快遞面單識別模型移植方法還包括:
獲取初始快遞面單樣本數(shù)據(jù)集,并對所述快遞面單樣本數(shù)據(jù)集進行圖像處理,得到目標快遞面單樣本數(shù)據(jù)集;
對所述目標快遞面單樣本數(shù)據(jù)集按照預設比例進行數(shù)據(jù)劃分,得到所述預設訓練樣本數(shù)據(jù)和所述預設測試樣本數(shù)據(jù),并對所述預設訓練樣本數(shù)據(jù)進行標注處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的快遞面單識別模型移植方法,其特征在于,所述當所述驗證結(jié)果大于或者等于預置閾值時,將所述已訓練的快遞面單識別模型轉(zhuǎn)換為中間模型文件,并校驗所述中間模型文件是否運行正常,得到校驗結(jié)果,包括:
當所述驗證結(jié)果大于或者等于預置閾值時,獲取所述已訓練的快遞面單識別模型對應的存儲文件路徑信息和待轉(zhuǎn)換文件名稱;
按照預設轉(zhuǎn)換函數(shù)、所述存儲文件路徑信息和所述待轉(zhuǎn)換文件名稱,將所述已訓練的快遞面單識別模型轉(zhuǎn)換為中間模型文件,所述中間模型文件為開放神經(jīng)網(wǎng)絡交換onnx模型文件;
搭建onnx框架環(huán)境,并校驗所述onnx模型文件是否運行正常,得到校驗結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的快遞面單識別模型移植方法,其特征在于,所述當所述校驗結(jié)果為校驗通過時,對所述中間模型文件進行簡化處理,得到已簡化的模型文件,并對所述已簡化的模型文件進行運行測試,得到測試結(jié)果,包括:
當所述校驗結(jié)果為校驗通過時,采用預設簡化工具對所述onnx模型文件去除冗余節(jié)點并合并零散算子,得到已簡化的模型文件;
在所述onnx框架環(huán)境中對所述已簡化的模型文件進行運行測試,得到測試結(jié)果。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的快遞面單識別模型移植方法,其特征在于,所述當所述測試結(jié)果為測試通過時,將所述已簡化的模型文件轉(zhuǎn)換為待編譯模型文件,所述待編譯模型文件包括模型結(jié)構(gòu)文件和模型參數(shù)文件,包括:
當所述測試結(jié)果為測試通過時,搭建神經(jīng)網(wǎng)絡前向計算ncnn框架環(huán)境,并從所述ncnn框架環(huán)境中讀取目標可執(zhí)行文件;
調(diào)用所述目標可執(zhí)行文件將所述已簡化的模型文件轉(zhuǎn)換為待編譯模型文件,所述待編譯模型文件包括模型結(jié)構(gòu)文件和模型參數(shù)文件。
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