一种基于神经网络模型融合的废钢评级方法及装置

摘要

本申请涉及废钢评级技术领域，公开了一种基于神经网络模型融合的废钢评级方法及装置，该方法中，首先采集废钢的图片，进行数据预处理，获取待评级废钢图片；然后将待评级废钢图片输入至预先建立的神经网络融合模型中，神经网络融合模型基于VGG网络模型、ResNet网络模型及Inception网络模型建立，使用已标注类型的废钢图片完成训练及验证，VGG网络模型、ResNet网络模型及Inception网络模型均通过ImageNet数据集进行参数初始化；最后根据所述神经网络融合模型的输出结果，获取所述废钢的类型。上述方法中，利用融合了三种神经网络的模型对废钢图片进行评级，能够有效提高评级结果的准确率。