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基于深度卷积神经网络的香蕉成熟期识别方法和装置
- 专利权人:
- 山东师范大学
- 发明人:
- 张明禛,连剑,郑元杰,林建伟
- 申请号：
- CN201710741008.7
- 公开号：
- CN107590799A
- 申请日:
- 2017.08.25
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 张勇
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的香蕉成熟期识别方法和装置，所述方法包括采集农业生产和食品质量检测过程中上需要检测的处于不同成熟期的香蕉图像；对采集到的香蕉图像按照对应的成熟期进行数据清洗以及数据扩充预处理；结合待识别香蕉成熟期图像的特点，针对性地设计相应的深度卷积神经网络结构；将所述预处理后的香蕉图像作为训练数据，利用所述深度卷积神经网络结构，训练香蕉成熟期识别模型；利用训练好的香蕉成熟期识别模型对待识别的香蕉图像进行精度测试，若测试精度未达到应用标准，则重新训练香蕉成熟期识别模型，直至达到应用标准。本发明能够避免人为因素带来的误差，为香蕉质量检测提供保障，节省了大量的人力物力。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
