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申请/专利权人：苏州感联信息技术有限公司
摘要：本发明公开一种在移动端部署的深度学习条码检测方法，包括以下步骤：S1，利用两种真实物流场景下的条码图像构建数据集，并对数据集进行标注和划分；S2，使用数据增强技术对S1的训练集做数据增强；S3，初步构建条码检测网络，利用S2中增强后的训练集将条码检测网络训练成最终的条码检测模型；S4，利用S1中的验证集对S3得到的条码检测模型做性能评估，得到条码检测模型的准确率；S5，对S3得到的条码检测模型进行转化和量化，得到适合在高通骁龙设备上运行的移动端条码检测模型；S6，将S5得到的移动端条码检测模型部署到移动设备上，并在移动端完成性能评估。本发明提高模型运行效率，提高动态和复杂物流场景下模型条码检测准确率。
主权项：1.一种在移动端部署的深度学习条码检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，利用两种真实物流场景下的条码图像构建数据集，并对数据集进行标注和划分；S2，使用数据增强技术对S1的训练集做数据增强；S3，初步构建条码检测网络，利用S2中增强后的训练集将条码检测网络训练成最终的条码检测模型；S4，利用S1中的验证集对S3得到的条码检测模型做性能评估，得到条码检测模型的准确率；S5，对S3得到的条码检测模型进行转化和量化，得到适合在高通骁龙设备上运行的移动端条码检测模型；S6，将S5得到的移动端条码检测模型部署到移动设备上，并在移动端完成性能评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州感联信息技术有限公司 一种在移动端部署的深度学习条码检测方法
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