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基于無損失函數(shù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面類型估算方法

1060   編輯:管理員   來源:中冶有色技術(shù)網(wǎng)  
2023-03-19 08:58:03
本發(fā)明公開了一種基于無損失函數(shù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面類型估算方法,包括步驟一、采集路面工況圖像,對路面類型進(jìn)行標(biāo)定并建立路面工況數(shù)據(jù)庫;對圖像基于無損失函數(shù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,獲取圖像特征并進(jìn)行二值化哈希編碼與直方圖處理得到圖像的特征輸出向量;根據(jù)圖像的特征輸出向量及其對應(yīng)的路面類型對支持向量機進(jìn)行訓(xùn)練并選定參數(shù),確定路面類型判別函數(shù);步驟二、采集待測路面工況圖像,并根據(jù)所述步驟一獲得待測路面的特征輸出向量,采用訓(xùn)練好的支持向量機確定待測路面類型。簡化了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型對圖像的特征提取,并利用支持向量機進(jìn)行圖像分類,大大減少了卷積訓(xùn)練的難度,提高了分類效率。
聲明:
“基于無損失函數(shù)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面類型估算方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
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