摘要
本发明公开了一种基于自适应学习的影像测量仪AI自动采点优化处理方法、系统及平台;通过生成并获取与待优化处理影像测量仪相对应的第一数据,构建生成相对应的第二数据;采用CSP骨干网络结构,提取处理第二数据,并生成相对应的第三数据;根据自适应学习算法,分别动态调整模型的锚框尺寸数据和损失函数权重数据,结合多种数据增强技术创建生成第四数据;基于第四数据,创建生成第一模型并根据第一模型,标记处理第一数据,生成第五数据;根据第五数据构建第二模型,并生成相对应第六数据;第六数据为与待测量产品相对应的测量数据,以及与方法相应的系统及平台,通过自适应学习算法动态优化AI采点过程,提升测量效率和精度。
技术关键词
影像测量仪
学习算法
数据处理单元
网络结构
随机梯度下降
样本
深度学习模型
标记
平台
动态
尺寸
元素
优化器
测量点
关键点
模块
存储器
处理器
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锅炉运行数据
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拓扑特征
生成对抗网络
测地线距离
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编码器
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强化学习算法
策略