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龙图腾网恭喜浙江省发展规划研究院申请的专利一种面向智能工厂的深度学习算法模型优化与部署方法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：CN119888588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510340815.2，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种面向智能工厂的深度学习算法模型优化与部署方法是由陈知然;刘伟杰;吕鹏宏;张泽天设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能工厂的深度学习算法模型优化与部署方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种面向智能工厂的深度学习算法模型优化与部署方法，对农产品进行随机清洗，具体包括：设定清洗装置内清洗水的添加范围，以及搅拌装置的转速调节范围；基于清洗水的添加范围对清洗装置内添加清洗水；基于搅拌装置的转速调节范围对清洗装置进行搅拌；获取第i次随机清洗的农产品的近似体积，并基于近似体积确定第i组特征数据对应的特征农产品的数量；获取第i次随机清洗的农产品的清洗前图像和清洗后图像；并基于清洗前图像和清洗后图像对第i组特征数据进行评分，得到第i组特征数据的清洁分数；基于N组特征数据对应的清洁分数，以训练得到清洗预测模型；对目标农产品规划清洗方案。

本发明授权一种面向智能工厂的深度学习算法模型优化与部署方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能工厂的深度学习算法模型优化与部署方法，其特征在于，包括：步骤1，对农产品进行随机清洗，具体包括：设定清洗装置内清洗水的添加范围，以及搅拌装置的转速调节范围；基于清洗水的添加范围对清洗装置内添加清洗水；基于搅拌装置的转速调节范围对清洗装置进行搅拌；步骤2，重复步骤1达到N次，得到N组特征数据；其中，第i组特征数据包括：第i次对农产品进行随机清洗的清洗水添加量和搅拌装置转速；步骤3，获取第i次随机清洗的农产品的近似体积，并基于近似体积确定第i组特征数据对应的特征农产品的数量；步骤4，获取第i次随机清洗的农产品的清洗前图像和清洗后图像；并基于清洗前图像和清洗后图像对第i组特征数据进行评分，得到第i组特征数据的清洁分数；步骤5，基于N组特征数据对应的清洁分数，以训练得到清洗预测模型；步骤6，在目标时间段内，基于清洗预测模型，结合优化算法，对目标农产品规划清洗方案；其中，目标农产品的清洗方案表示确定目标农产品的清洗水添加量和搅拌装置转速。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江省发展规划研究院，其通讯地址为：310030 浙江省杭州市西湖区古墩路598号同人广场C座；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。