[发明专利]基于卷积神经网络提取图像特征信息的方法及装置有效
| 申请号： | 202010597462.1 | 申请日： | 2020-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN111767928B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 程德强;郭昕;张皓翔;寇旗旗;赵凯;高蕊;李纳森 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047 |
| 代理公司： | 北京天达知识产权代理事务所有限公司 11386 | 代理人： | 庞许倩 |
| 地址： | 221116 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络提取图像特征信息的方法及装置，属于图像处理技术领域，解决了现有卷积神经网络中的卷积核基于系统随机生成造成浪费大量时间的问题。获取原始图像对应的原始图像矩阵，对原始图像矩阵进行分块，得到N个像素块；基于像素值依次为N个像素块添加标签，得到M个标签；获取每个标签中的1个像素块对应的像素值概率矩阵，基于像素值概率矩阵得到M个标签对应的M个卷积核；将原始图像矩阵输入卷积神经网络，基于M个标签及M个卷积核对原始图像矩阵进行卷积，得到原始图像对应的特征信息。实现了图像特征信息的提取，节省了卷积的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 提取 图像 特征 信息 方法 装置 | ||
【主权项】：
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