[发明专利]一种基于卷积神经网络模型的危险物品图像分类方法在审
| 申请号： | 201610119110.9 | 申请日： | 2016-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN105631482A | 公开（公告）日： | 2016-06-01 |
| 发明（设计）人： | 屈景怡;吴仁彪;朱威;李佳怡 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津才智专利商标代理有限公司 12108 | 代理人： | 庞学欣 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于卷积神经网络模型的危险物品图像分类方法。其包括在图形处理器上搭建基于包含多种卷积神经网络模型的Caffe深度学习框架的平台；准备训练数据集和带有标签的测试数据集，并利用上述数据集在图形处理器上训练上述卷积神经网络模型；列出中国民航中危险物品类别；将危险物品类别中的原始图像和旋转180度后的图像输入上述已训练好的卷积神经网络模型，得到top-5测试结果，实现含有危险物品图像的分类。本发明方法具有智能性强，方法简单，分类准确，检测速度快等优点，适用于对含有民航危险物品图像的自动分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 模型 危险物品 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络模型的危险物品图像分类方法，其特征在于：其包括按顺序进行的下列步骤：1)在图形处理器上搭建基于包含多种卷积神经网络模型的Caffe深度学习框架的平台；2)准备训练数据集和带有标签的测试数据集，并利用上述数据集在图形处理器上训练上述卷积神经网络模型；3)列出中国民航中危险物品类别；4)将上述危险物品类别中的原始图像和旋转180度后的图像输入上述已训练好的卷积神经网络模型，得到top‑5测试结果，实现含有危险物品图像的分类。
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