基于人工智能木板分选低置信度样本处理方法及系统技术方案
Method and system of low confidence sample processing based on artificial intelligence wood board sorting
The present invention provides an artificial wood sorting low confidence sample processing method and system based on the image data obtained at least a format of low confidence samples; at least one image format of the sample showed a low confidence in the display device; obtaining the lower classification reliability sample mark; after the labeled samples are input low confidence training methods, training to get a new classification model. The method and system of the invention can continuously discover the sample with low confidence and make use of it, so that machine learning method can improve its classification accuracy step by step.
【技术实现步骤摘要】
基于人工智能木板分选低置信度样本处理方法及系统
本专利技术属于人工智能
，具体涉及一种机器学习中低置信度样本的处理方法、系统、机器学习中图像样本分类标注方法、系统及其计算机程序产品。
技术介绍
在木材加工领域，木板分选是一个重要环节。原木在经过成型、上色、烘干等工艺之后，变为加工后的木板。木板在变为商品化产品之前，需要按照不同的板材特征进行产品分类。在传统的方法中，木板的分选由人工完成。经过训练的工人，通过观察，判断每一块木板的颜色、纹理、缺陷，进而结合经验将一块木板归入不同的分类。每一个分类之中的木板拥有更为接近的特性，实现较高的产品外观、质量的一致性。然而，使用人工的分选的方法需要耗费大量的人力资源，并且成本昂贵。由于每一批次的木板材质和上色工艺可能存在不同，每一次的产品分类标准也可能存在变动，因此需要不断的对工人进行培训和训练。同时，随着工作时间的增加，人力的方法也会出现准确率下降，效率变慢的现象。使用机器进行木材分选的方法正成为当前行业的新兴方向，在木材处理过程中的很多步骤可以通过机器的方法来解决。然而，这些技术多数使用一种固定方法对木材或木板进行特...
【技术保护点】
一种机器学习中低置信度样本处理方法，其特征在于，包括：获取低置信度样本的至少一种格式的图像数据；将所述低置信度样本的至少一种格式的图像呈现在显示装置中；获取所述低置信度样本标注的新分类；将标注后的所述低置信度样本输入训练方法，重新训练得到新的分类模型。
【技术特征摘要】
1.一种机器学习中低置信度样本处理方法，其特征在于，包括：获取低置信度样本的至少一种格式的图像数据；将所述低置信度样本的至少一种格式的图像呈现在显示装置中；获取所述低置信度样本标注的新分类；将标注后的所述低置信度样本输入训练方法，重新训练得到新的分类模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将标注后的低置信度样本与原始样本合并后，进行所述重新训练。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，收集一定量的标注后的低置信度样本，将这些标注后的低置信度样本作为新的训练批次，进行所述重新训练。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括获得高置信度样本的至少一种格式的图像数据，将所述高置信度样本的至少一种格式的图像及其分类也呈现在显示装置中。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述呈现在显示装置中包括在同一页面上显示一个低置信度样本的图像和至少一个高置信度样本的图像及其分类。6.一种机器学习中低置信度样本处理系统，其特征在于，所述系统包括：图像获取单元，获取低置信度样本的至少一种格式的图像数据；显示单元，将至少一个低置信度样本的图像呈现在显示装置中；标注单元，为低置信度样本标注新的分...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁磊，
申请(专利权)人：北京木业邦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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