基于傅里叶变换残差神经网络篦冷机雪人识别方法及系统

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基于傅里叶变换残差神经网络篦冷机雪人识别方法及系统
申请号:CN202510988205
申请日期:2025-07-17
公开号:CN120932065A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基于傅里叶变换残差神经网络篦冷机雪人识别方法及系统。方法包括获取篦冷机内部图像,并将篦冷机内部图像转化成灰度图像;对灰度图像进行傅里叶变换以得到第一变换图像;对第一变换图像进行快速傅里叶变换平移,以得到第二变换图像;保留第二变换图像中频率大于目标截止频率的成分,以得到频率域图像;对频率域图像进行逆傅里叶变换以得到第三变换图像;将第三变换图像输入残差神经网络,以输出篦冷机雪人识别结果;所述残差神经网络包括多个残差处理模块,且每一残差处理模块中均包括多个依次连接的残差块,且每一残差处理模块中的首个残差块均设置步长为2的卷积层,且每一残差块内均设置有跳跃连接。可实现对雪人形态的精确识别。
技术关键词
残差神经网络 篦冷机 识别方法 识别系统 输出模块 加权平均法 批量 图像缩放 频率 感兴趣 形态