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本发明公开了一种基于GoogleNet的视频图像质量异常分类方法,涉及视频图像质量处理技术领域,包括以下步骤:预先获取原始数据信息并进行数据预处理,其中包括标注数据信息、进行数据增广、拆分数据集和生成tfrecord文件;搭建神经网络模型并进行训练,其中包括标定ImageNet图像数据集的预训练权重和标定模型的卷积基和密集连接分类器;将训练好的神经网络模型作为视频图像质量异常分类模型并输出结果。本发明实现方法简单、分类准确率高、速度快,能够实时检测图像质量异常并将异常进行分类,操作方便,便于扩展
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112434730 A (43)申请公布日 2021.03.02 (21)申请号 202011247921.X (22)申请日 2020.11.10 (71)申请人 广东电力信息科技有限公司
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