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公开（公告）号CN122990713A | 申请号CN202611061554.1 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人广州粤建三和软件股份有限公司;广州一洲信息技术有限公司 |
分类号G06V30/19(2022.01), G06V30/18(2022.01), G06V10/30(2022.01), G06V10/34(2022.01), G06V10/72(2022.01), G06V10/774(2022.01), G06V10/44(2022.01), G06V10/764(2022.01), G06V10/54(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/75(2022.01), G06V10/74(2022.01), G06V10/28(2022.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06V10/82(2022.01), G06N3/082(2023.01), G06N3/084(2023.01), G06N5/04(2023.01) | 申请日2026-07-16 | 公开日2026-10-27 |
发布日期2026-10-27 | 文档 ID84635775071300003 | 源数据页码52 |
专利语言zh | ||
本申请提供一种基于神经网络模型的工程样品识别方法、装置和一体机，涉及工程质量检测技术领域，上述方法中，获取工程样品和待检测文本图像；对不同角度拍摄的工程样品进行多维度特征提取，将多角度拍摄的工程样品输入目标神经网络模型，得到第一识别结果；在第一识别置信度小于第一置信阈值时，利用提取的几何提取特征、纹理提取特征和尺寸提取特征对第一识别类别进行校正；对待检测文本图像进行文本提取识别，得到文本识别结果，在第二识别置信度大于第二置信阈值时，将校正的识别类别和文本识别结果进行对比；在通过时，根据校正识别类别进行样品分样得到样品信息，并将样品信息挂接至数据孪生模型，为自动化检测整体闭环提供坚实的基础。
附图 1