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文档简介
本发明公开了一种基于机器学习的成型轮本方法基于机器学习的卷积神经网络对轮毂进2S3：将提取的图像特征与数据库中轮毂编码及轮4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的成型轮毂识别方法，其特征在于，步骤7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习的成型轮毂识别方法，其特征在于，步骤S231：通过旋转、添加高斯噪声和图像抖动的方式S232：将不同类型的轮毂图像数据集的70％的作为训练集34[0001]本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的成型轮毂识别方[0013]本方法可以通过轮毂编码和轮毂结构这两种不同的轮毂识别方式辨别轮毂编码5[0018]汽车零部件的统一编码数据，由基本数据或基本数据加上扩展数据两种方式表6率调整。调整的准则为:在保证图像长宽比不变的情况下图像最大宽度设置为480，最大高度设置为640。接着为了满足网络结构中输入图像大小一致的要求，使用图像处理常见的[0055]S31：对比提取的图像特征与数据库中轮毂编码，解析图像特征中轮毂编码的含7[0061]步骤S33和S34通过对比两种不同识别方式得到的轮毂类型，实现精准识别的目[0079]本方法可以通过轮毂编码和轮毂结构这两种不同的轮毂识别方式辨别轮毂编码8[0084]汽车零部件的统一编码数据，由基本数据或基本数据加上扩展数据两种方式表9率调整。调整的准则为:在保证图像长宽比不变的情况下图像最大宽度设置为480，最大高度设置为640。接着为了满足网络结构中输入图像大小一致的要求，使用图像处理常见的[0121]S31：对比提取的图像特征与数据库中轮毂编码，解析图像特征中轮毂编码的含[0127]步骤S33和S34通过对比两种不同识别方式
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