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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明提供了一种电子元器件极性标识的识别方法及相关设备，通过获取多个电子元器件图像数据、每个电子元器件的坐标标签和文字描述；将多个电子元器件图像数据、每个电子元器件的坐标标签和文字描述输入极性标识识别模型对极性标识识别模型进行训练，得到训练后的极性标识识别模型；将获取的目标电子元器件图像数据、该目标电子元器件的文本描述均输入训练后的极性标识识别模型进行分类和预测，得到目标电子元器件的分类结果和预测结果，基于目标电子元器件的分类结果和预测得到极性标识识别结果；提升了极性标识识别的准确率。
主权项：1.一种电子元器件极性标识的识别方法，其特征在于，包括：步骤1，获取多个电子元器件图像数据、用于描述每个电子元器件的位置坐标的坐标标签和用于说明每个电子元器件图像数据的内容的文字描述；步骤2，将多个电子元器件图像数据、每个电子元器件的坐标标签和文字描述输入极性标识识别模型对所述极性标识识别模型进行训练，得到训练后的极性标识识别模型；步骤3，将获取的目标电子元器件图像数据、用于说明目标电子元器件图像数据的内容的文本描述均输入训练后的极性标识识别模型进行分类和预测，得到所述目标电子元器件的极性标识识别结果，所述极性标识识别结果包括分类结果和预测结果；所述极性标识识别模型包括用于提取视觉特征的SwinTransformer模块、用于提取文本特征的Transformer模块、用于融合视觉特征和文本特征的多模态融合模块、分类预测模块；所述SwinTransformer模块的输入端用于接收多个电子元器件图像数据、在训练过程中所述Transformer模块的输入端用于接收每个电子元器件的坐标标签和文字描述，在训练后，所述Transformer模块的输入端用于接收每个电子元器件的文字描述；所述SwinTransformer模块的输出端、所述Transformer模块的输出端均与所述多模态融合模块的输入端连接；所述多模态融合模块的输出端与所述分类预测模块的输入端连接，所述分类预测模块的输出端用于输出每个电子元器件的极性标识识别结果。
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权利要求：
百度查询： 中南大学 一种电子元器件极性标识的识别方法及相关设备
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