基于深度学习的实验室设备管理  

作　　者：徐咏 黄文海 黄波 王扬栋 黄丽林 杨程钧 

机构地区：[1]河池学院人工智能与制造学院,广西河池546300

出　　处：《新型工业化》2021年第7期191-192,共2页The Journal of New Industrialization

摘　　要：研究实验设备图像识别是实现无纸化办公的重要基础,也是物联网时代实现智能化实验室设备管理的技术难点。针对实验室设备管理采用的传统识别技术存在只能对特定的标签进行识别、无法定位物品和容错机制差等问题,提出基于深度学习的图像识别技术应用于实验室设备识别与管理,参考深度图像识别技术在其他领域的应用,分析这项技术在实验室设备管理中存在的问题,并对其主要依赖的无监督学习与小样本学习结合目前研究现状进行了简单概述。

关 键 词：实验室设备管理 深度学习 图像识别 无监督学习 小样本学习 

分 类 号：G482[文化科学—教育学] TP39[文化科学—教育技术学]