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龙图腾网获悉甘肃烟草工业有限责任公司申请的专利烟梗回潮前零位识别的深度神经网络建立方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116863302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310850941.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权烟梗回潮前零位识别的深度神经网络建立方法及装置是由薛珺设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本烟梗回潮前零位识别的深度神经网络建立方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种用于烟梗回潮前水分仪零位识别的深度神经网络建立方法及装置，其中，方法包括：采集生产过程中不同零位下烟梗图像；基于所述不同零位下烟梗图像建立常用零位数据库；建立用于烟梗回潮前水分仪零位识别的深度神经网络；通过随机抽样的方法，将所述常用零位数据库中的数据以预定比例分为训练集和测试集；采用训练集对所述深度神经网络进行训练，并采用测试集对所述深度神经网络进行烟梗回潮前水分仪零位的识别准确率的验证。

本发明授权烟梗回潮前零位识别的深度神经网络建立方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于烟梗回潮前水分仪零位识别的深度神经网络建立方法，其特征在于，包括： 采集生产过程中不同零位下烟梗图像； 基于所述不同零位下烟梗图像建立常用零位数据库；具体包括： 将不同零位下烟梗图像的颜色格式从RGB转换为更能突出颜色特征的HSV格式； 将HSV格式的图像转换为颜色直方图； 将颜色直方图的三个通道的数据从三维且每个维度256个数据转换为一维768个数据并保存[]； 将三种零位和单个一维数据一一对应，建立一列多行标记数据[]，并保存为表格数据，建立常用零位数据库； 建立用于烟梗回潮前水分仪零位识别的深度神经网络；具体包括： 建立用于烟梗回潮前水分仪零位识别的深度神经网络，其中，所述深度神经网络最左边的是输入层，最右边的是输出层，中间是多个隐含层，输入层为所述常用零位数据库中的颜色直方图的一维数据，隐藏层通过激活函数进行传递和拟合，并根据梯度下降法方法进行反向传播，最后传递给输出层进行最终的输出，输出层的输出为标记的图像对应的零位值； 在中间神经元上加上权重θ，建立多层神经网络，从输入层开始，从左往右计算，逐层往前直到输出层产生结果，如果结果值和目标值有差距，再从右往左算，逐层向后计算每个节点的误差，并且调整每个节点的所有权重，反向到达输入层后，又重新向前计算，重复迭代以上步骤，直到所有权重参数收敛到一个合理值，先随机选取参数，然后不断调整参数减少误差直到逼近正确值； 通过随机抽样的方法，将所述常用零位数据库中的数据以预定比例分为训练集和测试集； 采用训练集对所述深度神经网络进行训练，并采用测试集对所述深度神经网络进行烟梗回潮前水分仪零位的识别准确率的验证。

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