一种基于深度学习的甲骨文物智能真伪鉴别方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于深度学习的甲骨文物智能真伪鉴别方法
申请号:CN202510538191
申请日期:2025-04-27
公开号:CN120451659A
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种基于深度学习的甲骨文物智能真伪鉴别方法,包括步骤:S1:获取甲骨文图像集包括训练集和验证集;S2:对所述训练集和验证集进行预处理,并构建基于ResNet18的OracleNet模型,所述的预处理采用高斯位移场生成算法模拟甲骨自然形变;S3:利用训练集和验证集对所述的OracleNet模型进行训练;S4:将待预测甲骨文图像进行预处理后输入到训练好的模型,得到预测概率结果,根据预测概率结果判断甲骨文物的真伪。本发明提升了甲骨文物真伪鉴别的准确率与鲁棒性,降低对文物实物接触的依赖,实现无损鉴定,同时提供高效、轻量化的模型部署方案。
技术关键词
真伪鉴别方法 输出特征 图像 生成算法 高层语义特征 随机噪声 节点 双线性插值方法 生成随机 分辨率 训练集 形变技术 全局平均池化 高斯滤波器 通道 像素点 尺寸 鲁棒性
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种看护台灯
扬声器 灯座 控制模块 主控芯片 无线传输单元
2
图像处理中用于重叠椭圆的检测方法、装置和电子设备
图像处理 轮廓 矩阵 生成二值化图像 非暂态计算机可读存储介质
3
基于深度学习的中文盲文文本智能转换系统
智能转换系统 Inception模型 图像处理模块 大语言模型 中文文本
4
一种基于机载多光谱敏感波段组合的水分预测方法与系统
冠层反射光谱 反射率 波长 多光谱传感器 辐射传输模型
5
基于多尺度卷积注意力网络的高光谱水质参数反演方法
像素块 卷积注意力网络 参数反演方法 多尺度 输出特征
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号