[发明专利]一种基于DPSR与Lightweight CNN的磨粒识别方法在审
| 申请号： | 201911237070.8 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN110992267A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 张桃红;胡俊楠;杨名扬;周明 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于DPSR与Lightweight CNN的磨粒识别方法，能够提高磨粒分类的效率和准确性。所述方法包括：获取单磨粒图像集，其中，单磨粒图像集中的图像为低分辨率且具有单一磨粒类型的图像；利用深度即插即用超分辨率网络对单磨粒图像集中的图像进行超分辨率重建，得到超分辨率磨粒图像；将得到的所有超分辨率磨粒图像输入到轻量级卷积神经网络模型中进行训练和测试，以便利用训练好的轻量级卷积神经网络模型对待识别的超分辨率磨粒图像进行识别，输出磨粒类型。本发明涉及磨粒智能识别领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dpsr lightweight cnn 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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