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基于深度学习的云状识别和模型训练方法、装置、终端及介质

摘要

本发明提供基于深度学习的云状识别和模型训练方法、装置、终端及介质,其包括:获取待识别的云状图像并对其进行图像预处理;将预处理后的云状图像输入经深度学习训练的云状识别多标签分类模型中,据以获得所述云状图像对应于多个云状类别的归类置信度;若云状图像对应于一云状类别的置信度大于该云状类别的置信度预设阈值,则确定待识别的云状图像中出现了该云状类别的云;否则,确定待识别的云状图像中未出现云状类别的云。本发明的技术方案是基于深度学习的智能识别方法,而且使用的是一种多标签分类深度神经网络,能够同时判断出多个类别的云,从而提供一种更为智能且云状观测效果更好的技术解决方案。

著录项

  • 公开/公告号CN111507399A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海眼控科技股份有限公司;

    申请/专利号CN202010300620.2

  • 发明设计人 周康明;方飞虎;

    申请日2020-04-16

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q50/26(20120101);

  • 代理机构31219 上海光华专利事务所(普通合伙);

  • 代理人倪静

  • 地址 200032 上海市徐汇区中山南二路107号1幢20层I单元

  • 入库时间 2023-12-17 11:41:09

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-07

    公开

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