公开(公告)号：CN115035324B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210524304.2

申请日：2022-05-13

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 殷光强 ,  李超 ,  王耀举 ,  杨晓宇 ,  李耶

IPC: G06V10/72 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16 ,  G06N3/047 ,  G06N3/082 ,  G06N3/096 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明涉及图像识别与启发式学习技术领域，特别是涉及一种多方位算法模型的自适配方法，包括算法模型自适配、外设自适配和传输自适配；其中算法模型自适配即选择最合适的算法模型，具体包括图像的采集与预处理以及算法模型的统计分析；所述外设自适配具体指：通过调节外设参数，识别并训练得到的最合适的算法模型，最终输出专有化模型；所述传输自适配具体指：对输出的专有化模型进行仿真和测试，并根据结果进一步优化该专有化模型。通过本自适配方法，能有效解决普适算法在某些场景或时间下精确度不高的问题。

公开(公告)号：CN115035324A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210524304.2

申请日：2022-05-13

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 殷光强 ,  李超 ,  王耀举 ,  杨晓宇 ,  李耶

IPC: G06V10/72 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像识别与启发式学习技术领域，特别是涉及一种多方位算法模型的自适配方法，包括算法模型自适配、外设自适配和传输自适配；其中算法模型自适配即选择最合适的算法模型，具体包括图像的采集与预处理以及算法模型的统计分析；所述外设自适配具体指：通过调节外设参数，识别并训练得到的最合适的算法模型，最终输出专有化模型；所述传输自适配具体指：对输出的专有化模型进行仿真和测试，并根据结果进一步优化该专有化模型。通过本自适配方法，能有效解决普适算法在某些场景或时间下精确度不高的问题。