[发明专利]一种基于深度学习技术识别货物介质种类的方法

权利要求书

1.一种基于深度学习技术识别货物介质种类的方法，其特征在于，包括如下具体步骤：

S1：收集汇总标记了不同介质属性的货物图片；

S2：输入货物介质图片，建立样本模型，并通过不断训练、修正样本模型；

S3：导入实时拍摄的货物图片，通过样本模型自动识别货物介质种类，并导出结果。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习技术识别货物介质种类的方法，其特征在于，所述S1中不同介质属性的货物包括建筑垃圾、石头、沙子、干黄土、泥土、泥浆和装修垃圾。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习技术识别货物介质种类的方法，其特征在于，所述S2中，可以通过服务器完成样本模型的训练。

4.根据权利要求3所述的基于深度学习技术识别货物介质种类的方法，其特征在于，所述S2中，服务器完成样本模型的训练后，可将样本模型的算法移植至车载智能终端和/或车载外置设备。

5.根据权利要求1所述的基于深度学习技术识别货物介质种类的系统，其特征在于，所述系统包括深度学习模块，所述深度学习模块的输入端连接车载外置设备，其输出端连接结果接收装置；所述车载外置设备用于拍摄实时货物图片，所述深度学习模块接收货物图片后输出识别结果为何种介质，所述结果接收装置接收介质信息。

6.根据权利要求1所述的基于深度学习技术识别货物介质种类的系统，其特征在于，所述系统包括深度学习模块，所述深度学习模块的输入端连接车载外置设备，其输出端连接服务器，所述服务器连接结果接收装置；所述车载外置设备用于拍摄实时货物图片，所述深度学习模块接收货物图片后输出识别结果为何种介质并将介质信息发送至服务器，所述服务器可将介质信息转发给结果接收装置。

7.根据权利要求1所述的基于深度学习技术识别货物介质种类的系统，其特征在于，所述系统包括深度学习模块，所述深度学习模块的输入端连接车载智能终端，所述车载智能终端连接车载外置设备，所述深度学习模块的输出端连接结果接收装置；所述车载外置设备用于拍摄实时货物图片并将图片发送至车载智能终端，所述车载智能终端将货物图片转发至深度学习模块，所述深度学习模块接收货物图片后输出识别结果为何种介质并将介质信息发送至结果接收装置。

8.根据权利要求5所述的基于深度学习技术识别货物介质种类的系统，其特征在于，所述深度学习模块可嵌入服务器和/或车载智能终端进行使用。

9.根据权利要求5、6或7所述的基于深度学习技术识别货物介质种类的系统，其特征在于，所述结果接收装置为移动智能终端。

10.根据权利要求9所述的基于深度学习技术识别货物介质种类的系统，其特征在于，所述移动智能终端包括智能手机、pc或PAD。