【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能识别方法，尤其涉及一种基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法。
技术介绍
1、汽车配件的种类和复杂度不断增加。尤其是在智能化、自动化程度不断提升的背景下，汽车配件的质量和维护管理也变得愈发重要。在图像分类、目标检测等方面，深度卷积神经网络(cnn)和神经网络模型的性能不断提升，使得图像分析的精度和效率得到了显著改善。图像分类模型通过从大量图像数据中学习，能够自动识别出物体的类别、形态和特征，已成为现代智能识别系统的核心技术。通过对汽车配件的图像进行深度学习处理，有效提高配件识别的准确性与速度，提升车辆维护效率。图像分类模型利用大量标注数据进行训练，能够识别汽车配件的形状、大小、颜色以及关键特征，如配件的表面纹理、外形轮廓等。然而传统的一种基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法存在着对汽车配件稳定性评估不准确的问题，以及存在着对汽车配件适配识别的准确性问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，以解决至少一个上述技术问题。
...【技术保护点】
1.一种基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，步骤S12包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于图片分...
【技术特征摘要】
1.一种基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，步骤s12包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于图片分类模型的汽车配件智能识别方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴思欢，林冬，张辉，
申请(专利权)人：乙一科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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