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公开(公告)号：CN118608837A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410690435.7
申请日：2024-05-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V30/148
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的圆坯端面坯号的方向分类方案，属于智能冶金技术领域，所述方法包括：建立圆坯端面坯号数据集；将圆坯端面坯号数据集划分为训练数据集和测试数据集；对训练数据集中的各图像进行预处理；基于预处理后的图像对改进后的AlexNet网络进行训练，得到分类模型；基于测试数据集对分类模型进行测试，在测试结果为分类模型满足预设条件的情况下，确定所述分类模型训练完成；基于训练完成的分类模型和文本识别单元，对待测试图像进行处理，以确定待测试图像中圆坯端面坯号方向所属类别。本申请提供的基于深度学习的圆坯端面坯号的方向分类方案，能够高效、准确地识别出圆坯端面坯号方向。
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