违规搭建识别模型训练方法、违规搭建识别方法及装置

    公开(公告)号:CN117809132A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311824323.8

    申请日:2023-12-27

    Inventor: 张成

    Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域,公开了违规搭建识别模型训练方法、违规搭建识别方法及装置,包括:获取违规搭建样本图像,对违规搭建样本图像中违规建筑进行标注,构建训练数据集;将训练数据集输入初始违规搭建识别模型,计算训练数据集的局灶性损失;基于局灶性损失,对初始违规搭建识别模型进行参数修正,得到目标违规搭建识别模型。本发明不仅限于正面违规搭建数据,对于多角度、多姿态、多场景下的违规搭建均可检测,对于违规搭建非法事件的检测清晰、明确,无需人工二次分类,大幅度提高了违规建筑识别效率,极大程度上节省了人力物力成本,提高了违规建筑的识别准确率。

    区分阈值生成、目标识别模型训练、目标识别方法及装置

    公开(公告)号:CN115311630A

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202210786573.6

    申请日:2022-07-04

    Abstract: 本发明提供了一种区分阈值生成、目标识别模型训练、目标识别方法及装置,其中,区分阈值生成方法包括:获取多条图像数据集;将各图像数据集分别输入至识别模型中,得到各图像数据集对应的图像置信度;分别确定将各图像置信度作为候选区分阈值时,获取各图像数据集中待识别对象的识别结果;根据识别结果确定各候选区分阈值对应的精确率;在大于精确率阈值的精确率中,选择与精确率阈值相差最小的精确率所对应的候选区分阈值确定为最终区分阈值。本发明提供的区分阈值生成方法,通过对图像数据集进行训练,确定最终区分阈值,通过生成的区分阈值,可以快速的对待识别对象进行识别,提高对目标车辆判断的准确性。

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