[发明专利]基于Spark和FFT卷积的并行DCNN场景匹配识别方法在审
| 申请号： | 202310886214.2 | 申请日： | 2023-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN116935195A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 戴经国;毛伊敏;戴俊威 | 申请（专利权）人： | 韶关学院 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/82;G06V10/94;G06N3/0464;G06N3/08;G06N3/084 |
| 代理公司： | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人： | 王宏松 |
| 地址： | 512023 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于Spark和FFT卷积的并行DCNN场景匹配识别方法，包括以下步骤：S1，初始化卷积核的权重；S2，在Spark框架下进行场景识别的DCNN模型并行训练；S3，将待识别的场景图片输入到并行训练完毕的DCNN模型中，得到场景匹配识别结果，并将结果输出到HDFS分布式文件系统中。本发明在场景识别领域具有较高的训练效率，适用于大规模数据集的快速匹配识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 spark fft 卷积 并行 dcnn 场景 匹配 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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