一种基于深度学习的冲压起筋自动识别及分类方法、装置、终端及存储介质
申请号：CN202410957332
申请日期：2024-07-17
公开号：CN118940401A
公开日期：2024-11-12
类型：发明专利
摘要
本发明属于汽车技术领域，具体的说是一种基于深度学习的冲压起筋自动识别及分类方法、装置、终端及存储介质。包括：S1、数据准备；S2、标签制作；S3、模型选择与训练；S4、模型评估与优化；S5、算法集成；S6、持续监控与更新。本发明可以自动识别冲压起筋并对其进行分类，为进一步实现汽车部件的优化设计提供有力支持。
技术关键词
分类方法
非临时性计算机可读存储介质
仿真软件
深度学习模型
数据质量检查
变量
终端
训练集
标签
处理器
特征工程
分类装置
集成模块
算法
汽车部件
精度
复杂度
元素
系统为您推荐了相关专利信息
三维重建模型
烟丝
密度测量方法
高精度三维重建
CT成像
知识图谱构建
知识图谱数据
软件配置信息
深度学习模型
知识图谱模型
分类识别模型
病变分类方法
文本
图像
分析模块
图谱
标签
电力生成量
设备故障记录
能源转换效率
多源传感信息
建立通信
终端通信状态
深度学习模型
资源
