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申请/专利权人：北京市计量检测科学研究院
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的原矿分类方法及系统，涉及图像识别的原矿分类技术领域，包括收集原矿图像数据，对原矿图像数据进行预处理与调整，提取预处理与调整后原矿图像数据的特征向量并进行向量融合；构建卷积神经网络DNN模型进行原矿分类，构建可视化界面实时展示分类的结果，将收集和分析产生的原矿数据进行存储。本发明通过收集原矿图像数据，对原矿图像数据进行预处理与调整，提取预处理与调整后提取原矿图像数据的特征向量并进行向量融合，构建卷积神经网络DNN模型进行原矿分类，极大地提升分类算法的响应性和精度，降低错误分类的可能性，显著提升处理速度和准确性，具有非常明显的实用价值和市场前景。
主权项：1.一种基于图像识别的原矿分类方法，其特征在于：包括，收集原矿图像数据，对原矿图像数据进行预处理与调整，提取预处理与调整后原矿图像数据的特征向量并进行向量融合；构建卷积神经网络DNN模型进行原矿分类，构建可视化界面实时展示分类的结果，将收集和分析产生的原矿数据进行存储。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京市计量检测科学研究院 一种基于图像识别的原矿分类方法及系统
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