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本文提出基于异构多模型的废旧电子产品识别方法，针对受限于相关数据集的稀少，识别方法精度难以达到实际工业需求的问题。利用CTAFT算法提取电子产品背部字符区域，利用ImageNet预训练的VGG19模型作为图像特征嵌入模型，提取待回收电子产品字符部分和整体特征；针对字符部分特征构建OCR字符识别模型，得到OCR子模型识别结果，针对字符和整体特征构建深度森林分类模型，得到深度森林子模型识别结果；将OCR识别结果和深度森林分类向量线性组合，使用softmax非线性函数得到类别权重向量，将权重最高的结果作为电子产品品牌识别结果。基于废旧电子产品回收装备拍摄的真实手机与平板图像验证了有效性。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202111673248.0
Filing Date： 2021-12-31
Publication Date： 2024-06-14
Pub. No.： CN114708593B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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