[发明专利]基于初始权重优化的神经网络的木板类型识别方法及装置在审
| 申请号： | 202111507322.1 | 申请日： | 2021-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN113989275A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 张林志 | 申请（专利权）人： | 沭阳县源美装饰材料有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏长德知识产权代理有限公司 32478 | 代理人： | 刘威威 |
| 地址： | 223800 江苏省宿迁*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于初始权重优化的神经网络的木板类型识别方法及装置，涉及人工智能领域；主要包括：获取待识别的木材图像的灰度图像，并计算灰度图像中像素点的灰度梯度值；将灰度图像划分为多个相等的cell区域，每Z*Z个cell组成block，得到每个block的特征向量；计算相邻block之间的余弦相似度，当相邻block之间的余弦相似度大于预设相似度阈值时，对block进行合并；根据合并后的block中cell的梯度方向矩阵以及的特征向量，得到方向复杂度；获得block的纹理复杂度，并根据方向复杂度以及纹理复杂度得到block的热度，根据所有合并后的block的热度获得权重矩阵，利用权重矩阵对神经网络进行初始化后，将待识别的木材图像输入到神经网络中，输出对待识别的木材图像的识别结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 初始 权重 优化 神经网络 木板 类型 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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