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专利名称：基于深度学习的汽车表面损伤分类方法及装置专利类型：发明专利发明人：史方,樊强,王标申请号：CN201610439187.4申请日：20160617公开号：CN106127747A公开日：20161116
摘要：本发明涉及图像检测领域，尤其是涉及一种基于深度学习的汽车表面损伤分类方法及装置。本发明针对现有技术存在的问题，提供一种分类方法及装置。对输入的待测图像进行特征学习和分类，具体是利用区域选择性搜索算法从每个待测图像上提取a个候选区域并记录各候选区域的位置信息；将所述待测图像输入去掉输出层的特征图提取网络模型中，以提取待测图像各候选区域的特征向量；将各候选区域的特征向量输入到SVM分类器中找到目标特征向量；根据目标特征向量在特征图中的位置找到对应的候选区域在待测图像上的位置，即为待测图像的目标区域；将待测图像的目标区域输入到最优分类网络模型中，输出该区域在各受损等级上的概率。
申请人：史方
地址：四川省成都市高新区天府大道1480号孵化园9号楼F座507室
国籍：CN
代理机构：成都九鼎天元知识产权代理有限公司
代理人：徐静
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