SMT图像数据筛选方法

本发明属于计算机视觉学习领域，具体是涉及一种SMT图像数据筛选方法，主要包括以下步骤：预训练模型，对收集到的原始图像数据进行处理，利用卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的深度学习模型训练；利用自动触发反馈机制，及时更新深度学习模型。本发明通过特征融合技术将CNN和RNN提取的特征进行有效整合，形成对SMT图像的全面理解，从而完成筛选和分类。