[实用新型]一种用于图像分类和识别的机器学习装置有效

专利信息
申请号: 201921735078.2 申请日: 2019-10-16
公开(公告)号: CN210295150U 公开(公告)日: 2020-04-10
发明(设计)人: 袁小琼;陈春辉 申请(专利权)人: 江苏才标信息科技有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N20/00;G06F1/16;G06F1/18
代理公司: 无锡市才标专利代理事务所(普通合伙) 32323 代理人: 张迎召
地址: 214000 江苏省无锡市*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 用于 图像 分类 识别 机器 学习 装置
【权利要求书】:

1.一种用于图像分类和识别的机器学习装置,包括基座(1)、承载台(2)、单片机(5)、万向轮(10)和触碰屏(21),其特征在于:所述基座(1)底端的拐角位置处皆设有万向轮(10),且基座(1)的上方设有承载台(2),并且承载台(2)底端的拐角位置处皆设有升降结构(9),所述承载台(2)顶端的中心位置处设有动力腔体(7),且动力腔体(7)底部的中心位置处设有分析仪(6),并且分析仪(6)上方的动力腔体(7)内壁上设有存储器(8),存储器(8)一侧的动力腔体(7)内壁上设有单片机(5),单片机(5)的输出端分别与分析仪(6)以及存储器(8)的输入端电性连接,所述动力腔体(7)的两内侧壁上皆设有散热孔(3),散热孔(3)的一端延伸至动力腔体(7)的外部,且动力腔体(7)表面的一端设有触碰屏(21),触碰屏(21)与单片机(5)双向电性连接,并且触碰屏(21)上方的动力腔体(7)表面设有微型摄像头(18),微型摄像头(18)的输入端与单片机(5)的输出端电性连接。

2.根据权利要求1所述的一种用于图像分类和识别的机器学习装置,其特征在于:所述散热孔(3)位置处的动力腔体(7)内壁上皆设有防尘网(4),且防尘网(4)的外侧皆固定有连动框(12)。

3.根据权利要求1所述的一种用于图像分类和识别的机器学习装置,其特征在于:所述升降结构(9)的内部依次设有燕尾通槽(901)、限位盘(902)、定位柱(903)、螺纹柱(904)以及螺纹帽(905),所述承载台(2)底端的拐角位置处皆固定有定位柱(903),且定位柱(903)底部的中心位置处皆设有燕尾通槽(901),并且燕尾通槽(901)的内部设有螺纹柱(904),螺纹柱(904)的底端延伸至燕尾通槽(901)的外部并与基座(1)的顶端固定连接。

4.根据权利要求3所述的一种用于图像分类和识别的机器学习装置,其特征在于:所述螺纹柱(904)的顶端固定有限位盘(902),且定位柱(903)下方的螺纹柱(904)表面螺纹连接有螺纹帽(905)。

5.根据权利要求2所述的一种用于图像分类和识别的机器学习装置,其特征在于:所述连动框(12)一侧的外壁上设有等间距的扣槽(11),且扣槽(11)的内部皆设有扣柱(13),扣柱(13)的一端延伸至扣槽(11)的外部并与动力腔体(7)的内壁固定连接。

6.根据权利要求1所述的一种用于图像分类和识别的机器学习装置,其特征在于:所述触碰屏(21)的上方设有防护板(19),且触碰屏(21)两侧的动力腔体(7)表面皆固定有限位框(14),并且限位框(14)内部的一侧皆设有限位块(15),限位块(15)的一端延伸至限位框(14)的外部并与防护板(19)的外壁固定连接,微型摄像头(18)两侧的动力腔体(7)表面皆设有第二紧固孔(20),防护板(19)表面的两侧皆设有第一紧固孔(16),第一紧固孔(16)的内部皆安装有双向紧固件(17),双向紧固件(17)的一端延伸至第二紧固孔(20)的内部。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于江苏才标信息科技有限公司,未经江苏才标信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201921735078.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top