基本信息:
- 专利标题： 一种基于多层随机森林的零部件识别方法
- 申请号：CN201910715240.2 申请日：2019-08-05
- 公开(公告)号：CN110543892B 公开(公告)日：2023-08-25
- 发明人： 李东年 , 陈成军 , 李昌明 , 赵正旭 , 郭阳
- 申请人： 青岛理工大学
- 申请人地址： 山东省青岛市西海岸新区嘉陵江路777号
- 专利权人： 青岛理工大学
- 当前专利权人： 青岛理工大学
- 当前专利权人地址： 山东省青岛市西海岸新区嘉陵江路777号
- 代理机构： 北京汇捷知识产权代理事务所
- 代理人： 马金华
- 主分类号： G06V10/764
- IPC分类号： G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V20/52 ; G06V20/70 ; G06V10/26 ; G06V10/40 ; G06V20/64
摘要：
本发明公开了一种基于多层随机森林的零部件识别方法，首先是图像训练集和测试集的建立；再进行深度特征提取；通过训练建立随机森林分类器；最后构建多层随机森林进行分类识别。本发明的有益效果是能够同时进行装配体装配状态识别和零部件识别，能够对不同装配状态下的装配体零部件进行有效的分割和识别。
公开/授权文献:
- CN110543892A 一种基于多层随机森林的零部件识别方法 公开/授权日：2019-12-06