一种基于卷积神经网络的专利文献获取方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的专利文献获取方法及系统，通过采用卷积层改进后的卷积神经网络对目标图像进行图像识别获得图像中的目标的种类名称；然后将该种类名称作为检索的关键词在专利数据库中检索对应的专利文献，并将该图像与检索获得的专利文献中的附图进行近似度匹配，将附图与该图像相近的专利文献筛选出来并呈现给用户，使得用户可以仅通过图像便获取到与该图像图文相关的专利文献，有利于专利的普及推广，并且由于采用了改进后的增加了宽度的卷积神经网络对图像进行识别，使得卷积神经网络可以从多个尺度对目标图像进行数据运算处理，能够准确识别获得目标图像中的主体目标，提高了检索的准确率，降低了误检的几率。