[发明专利]CMS类型识别方法及装置在审
| 申请号： | 201910127122.X | 申请日： | 2019-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN109886022A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 王昌;王忠儒;薛继东;裴越峰;史金雨 | 申请（专利权）人： | 北京丁牛科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京林达刘知识产权代理事务所(普通合伙) 11277 | 代理人： | 刘新宇 |
| 地址： | 100016 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种CMS类型识别方法及装置，包括获取目标图像，所述目标图像为待识别站点的主页的图像；通过随机初始化卷积神经网络权值的卷积神经网络CNN提取所述目标图像的特征向量；将所述目标图像的特征向量输入分类模型，得到所述目标站点的CMS类型。通过利用CNN自动从待识别站点的主页的图像中提取图像的关键特征，再由分类模型根据提取的关键特征完成分类，根据本公开实施例的CMS类型识别方法及装置能够提高了CMS类型识别的效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 目标图像 卷积神经网络 关键特征 特征向量 图像 站点 随机初始化 准确度 分类模型 获取目标 目标站点 输入分类 提取图像 分类 | ||
【主权项】：
1.一种内容管理系统CMS类型识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像，所述目标图像为待识别站点的主页的图像；通过随机初始化卷积神经网络权值的卷积神经网络CNN提取所述目标图像的特征向量；将所述目标图像的特征向量输入分类模型，得到所述目标站点的CMS类型。
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