一种基于深度学习的多场景设备设计方法和装置

本发明公开了一种基于深度学习的多场景设备设计方法和装置，通过接收的场景标签对待处理区块图进行标签标注，获得并依次对场景区块图进行图像灰度化、噪声滤波、边缘检测和轮廓提取处理，获得识别标注图，根据图像生成图像变体并对其进行归一化处理，获得图像样本数据；继而将图像样本数据分为训练集、验证集和测试集对初始神经网络模型进行训练、评估和测试，并通过测试后模型对区块图进行场景设备设计，输出设计结果图。本发明通过灰度化、噪声滤波、边缘识别和轮廓提取提高模型对区块图应用场景以及摆放位置的识别敏感性和精准性；对图像数据增强生成变体，提高了模型的泛化能力；对图像归一化处理，提高了模型训练效率和稳定性。