
基本信息:
- 专利标题: 基于对抗网络的人工智能模型更新方法、识别方法和设备
- 申请号:CN202211142720.2 申请日:2022-09-20
- 公开(公告)号:CN115393652A 公开(公告)日:2022-11-25
- 发明人: 黄文思 , 赵晴 , 张楠 , 郭敬林 , 赵拴宝 , 董世丹桀 , 焦艳斌 , 戚琛 , 魏广朝 , 郭玉霞 , 李媛
- 申请人: 北京国电通网络技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
- 申请人地址: 北京市海淀区东旭国际中心A座;
- 专利权人: 北京国电通网络技术有限公司,国网信息通信产业集团有限公司
- 当前专利权人: 北京国电通网络技术有限公司,国网信息通信产业集团有限公司,国网思极位置服务有限公司
- 当前专利权人地址: 100085 北京市海淀区创业中路32号楼32-3-4108-4109
- 代理机构: 北京唯智勤实知识产权代理事务所
- 代理人: 孙姣
- 主分类号: G06V10/764
- IPC分类号: G06V10/764 ; G06N3/04 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06V20/70
摘要:
本公开的实施例公开了基于对抗网络的人工智能模型更新方法、识别方法和设备。该方法的一具体实施方式包括:对于目标边缘设备网中的每个边缘设备,执行差异图像确定步骤:获取违禁物品检测模型集;确定目标时间段内违禁物品检测模型集对应的识别图像集;筛选出识别结果集存在差异的识别图像,得到差异图像集;对于主边缘设备,执行模型优先级调整步骤:生成验证样本集;将验证样本集输入至主边缘设备对应的违禁物品检测模型集,得到至少两个验证结果集;调整主边缘设备对应违禁物品检测模型集中各个违禁物品检测模型的优先级。该实施方式可以准确、高效地调整主边缘设备对应各个违禁物品检测模型的优先级,侧面提高识别准确度和效率。
公开/授权文献:
- CN115393652B 基于对抗网络的人工智能模型更新方法、识别方法和设备 公开/授权日:2023-07-25