基于深度学习的水果识别技术研究
【摘要】：主要研究运用深度学习技术进行图像识别,提出一种基于卷积神经网络的水果识别方法。在Hdevelop开发环境下利用HALCON视觉算法库搭建水果品类识别解决方案,利用卷积神经网络训练样本数据集,抽象出代表各品类水果的特征表示,进而准确识别出水果品类。实验结果表明,所提出的水果识别方法具有较高的识别率。
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高震宇;王安;董浩;刘勇;王锦平;周明珠;夏营威;张龙;;基于卷积神经网络的烟丝物质组成识别方法[J];烟草科技;2017年09期 |
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王胜;杨宏才;;改进的BP神经网络在传动轴结构设计中的应用[J];无线互联科技;2017年16期 |
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徐广标,王府梅,王侃峰;基于神经网络的织物剪切性能的预测研究[J];东华大学学报(自然科学版);2004年03期 |
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薛大为;孔慧芳;杨春兰;;主成分分析与神经网络结合的黄山毛峰茶品质检测[J];计算机与应用化学;2014年05期 |
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王书涛;陈东营;侯培国;王兴龙;王志芳;魏蒙;;基于荧光光谱技术和GA-BP神经网络的对羟基苯甲酸甲酯钠含量的测定[J];光谱学与光谱分析;2015年06期 |
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高大启,吴守一;基于并联神经网络的烤烟内在质量分析方法[J];分析化学;1998年10期 |
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陈昌云;李小华;马美华;邵阳;俞榕;;遗传算法与退火神经网络用于八种水溶性维生素液相色谱分离条件优化[J];食品科学;2008年07期 |
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元英进,苗志奇,秦家庆,韩金玉,甘一如;一种用于谷氨酸生产流加操作过程预测的模糊-神经网络[J];化工学报;1997年05期 |
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