基于改进型YOLO v3的蔬菜识别算法 被引量：23

1

作者 魏宏彬 张端金 +1 位作者 杜广明 肖文福 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期7-12,31,共7页

针对超市的散装蔬菜区排队称重问题(称重设备能够自动识别蔬菜种类将有效地提高超市的运行效率),提出一种基于改进型YOLOv3的蔬菜识别方法。首先,利用高清摄像头以及网络爬虫技术采集蔬菜图片;其次,通过K-means聚类分析得到15组适应于... 针对超市的散装蔬菜区排队称重问题(称重设备能够自动识别蔬菜种类将有效地提高超市的运行效率),提出一种基于改进型YOLOv3的蔬菜识别方法。首先,利用高清摄像头以及网络爬虫技术采集蔬菜图片;其次,通过K-means聚类分析得到15组适应于蔬菜数据集的先验框;再次,采用一种新的边界框回归损失函数DIoU来提高检测任务的精度;最后,因蔬菜数据集中的大目标较多,通过增强特征提取网络,获取5组不同尺度的特征构成特征金字塔从而实现蔬菜识别任务。改进型YOLOv3算法在测试集上的平均精度mAP达到93.2%,识别速度是35 f·s^-1。该方法在保证实时检测目标的同时提升了识别的平均精度。 展开更多

关键词 蔬菜识别 K-MEANS 卷积神经网络 特征金字塔 YOLOv3

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基于深度学习与图像处理的蔬菜苗期杂草识别方法 被引量：4

2

作者 金小俊 孙艳霞 +1 位作者 于佳琳 陈勇 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2421-2429,共9页

对苗期青菜及其伴生杂草进行识别试验,提出了一种基于识别蔬菜进而间接识别杂草的独特方法,该方法结合深度学习和图像处理技术,可以有效降低杂草识别的复杂度,同时提高识别的精度和鲁棒性。首先,采用神经网络模型对青菜进行识别,并标记... 对苗期青菜及其伴生杂草进行识别试验,提出了一种基于识别蔬菜进而间接识别杂草的独特方法,该方法结合深度学习和图像处理技术,可以有效降低杂草识别的复杂度,同时提高识别的精度和鲁棒性。首先,采用神经网络模型对青菜进行识别,并标记边框;然后,将青菜边框之外的绿色目标视为杂草,利用颜色特征将其分割,并通过面积滤波得到滤除噪点后的杂草区域;为探究不同深度学习模型对青菜识别的效果,选取SSD模型、RetinaNet模型和FCOS模型,以F1值、平均精度和检测速度3个评价指标进行对比分析。结果表明,SSD模型为青菜识别最优模型,拥有最高的检测速度和较优的识别率,其在测试集的F1值、平均精度和检测速度分别为95.4%、98.1%和31.0 f/s;改进后的MExG因子能有效识别杂草,分割后的杂草形态完整且轮廓清晰。本文提出的蔬菜田杂草识别方法具有高度的可行性和极佳的应用效果,可为相似作物田杂草识别提供技术参考。 展开更多

关键词 农业工程 蔬菜识别 杂草识别 深度学习 图像处理 颜色特征

原文传递

基于Gibbs采样和残差连接的AlexNet蔬菜识别算法

3

作者 刘嫚嫚 代琦 《计算机时代》 2023年第9期43-47,共5页

为了进一步提高蔬菜识别的精度,提出了基于Gibbs采样和残差卷积神经网络的蔬菜识别算法,本文将其命名为GiRAlexNet算法。根据马尔科夫随机场与吉布斯随机场的等价性构建图像概率模型,用Gibbs采样获取最优样本点集合,随机取点切割图片。... 为了进一步提高蔬菜识别的精度,提出了基于Gibbs采样和残差卷积神经网络的蔬菜识别算法,本文将其命名为GiRAlexNet算法。根据马尔科夫随机场与吉布斯随机场的等价性构建图像概率模型,用Gibbs采样获取最优样本点集合,随机取点切割图片。通过GoogleNet、ResNet和AlexNet模型实验显示,分类准确率分别提升了9.22%,3.34%和9.19%。大量实验表明,该GiRAlexNet算法对蔬菜识别的准确率达到98.14%。 展开更多

关键词 蔬菜识别 MRF GIBBS采样 Alexnet 残差结构 切割图像

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基于深度学习的水果采摘机器人视觉识别系统设计 被引量：18

4

作者 伍锡如 雪刚刚 刘英璇 《农机化研究》 北大核心 2020年第2期177-182,188,共7页

水果识别是自动化采摘过程中的关键步骤,为了提高水果识别的准确性和实时性,利用深度学习方法,设计了一种水果采摘机器人视觉识别系统。首先,采用多种预处理方法对样本数据进行扩充,并对图像进行缩放和灰度化处理;然后,构建了一个多层... 水果识别是自动化采摘过程中的关键步骤,为了提高水果识别的准确性和实时性,利用深度学习方法,设计了一种水果采摘机器人视觉识别系统。首先,采用多种预处理方法对样本数据进行扩充,并对图像进行缩放和灰度化处理;然后,构建了一个多层卷积神经网络,通过多次训练得到网络最优超参数;最后,利用所构建的卷积神经网络对水果图像进行训练,同时采用多种训练策略得到最终的识别模型。实验结果表明:系统具有识别速度快、准确率高的特点,可以快速、准确地对水果图像进行识别,单张水果图像的识别速度只需0.2s,识别精度高达97%以上。该方法具有重要的理论和应用价值,可为水果的自动化识别提供有力手段。 展开更多

关键词 采摘机器人 水果识别 深度学习 图像处理 卷积神经网络

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基于深度学习的超市果蔬检索方法

5

作者 郭泽昕 钟国韵 +1 位作者 何剑锋 张军 《计算机与现代化》 2024年第4期60-65,共6页

针对目前超市果蔬结算方法无法实现类别新增、小样本识别精度低等问题,提出一种基于深度学习的超市果蔬检索方法。该方法通过YOLOv4获取果蔬主体,去除冗余背景信息,同时通过MobileNetV3提取果蔬主体相应的深层语义特征,最后根据度量学... 针对目前超市果蔬结算方法无法实现类别新增、小样本识别精度低等问题,提出一种基于深度学习的超市果蔬检索方法。该方法通过YOLOv4获取果蔬主体,去除冗余背景信息,同时通过MobileNetV3提取果蔬主体相应的深层语义特征,最后根据度量学习技术完成类别判断。本文在符合超市实际运营情况的条件下进行实验并得出:该方法能够在小样本条件下精确识别不同的果蔬类别,在每类支持集样本数为15时平均识别率达94%左右,时间开销为0.93 s,同时能够实现新类别的实时更新。本文方法极大地降低了传统超市在实际运营中巨大的人力、时间成本,为果蔬零售行业实现智能化、自动化提供了一种解决方案。 展开更多

关键词 图像检索 果蔬识别 类别增加 小样本识别

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基于计算机视觉的智能果蔬结算系统 被引量：5

6

作者 陈登峰 周瑶 +1 位作者 段优 王珂 《信息化研究》 2019年第2期65-70,共6页

超市果蔬人工结算方式效率低,高峰时段易造成排长队问题。本文提出一种基于计算机视觉的智能果蔬结算系统。设计了系统的整体方案、硬件组成和软件算法实现。硬件部分由摄像头获取果蔬图像,通过软件算法实现果蔬检测,同时由压力传感器... 超市果蔬人工结算方式效率低,高峰时段易造成排长队问题。本文提出一种基于计算机视觉的智能果蔬结算系统。设计了系统的整体方案、硬件组成和软件算法实现。硬件部分由摄像头获取果蔬图像,通过软件算法实现果蔬检测,同时由压力传感器返回果蔬重量。软件算法部分,首先构建果蔬数据集,因其对果蔬的识别准确度要求高于位置信息的检测,对数据集采取整张图像标注的方式。其次,基于Faster R-CNN算法构建果蔬检测模型,改进了锚窗尺寸,训练果蔬识别模块。最后,融合输出果蔬的识别结果及重量等信息生成二维码,实现自动结算功能。通过大量真实场景测试,系统对常见果蔬种类能够达到91.27%的平均识别率,单件商品结算时间约5s,是正常人工结算方式所用时间的1/6。与人工结算方式相比,此智能果蔬结算系统提供了更加方便、快捷的结算方式。 展开更多

关键词 计算机视觉 FASTER R-CNN算法 结算系统 果蔬识别

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果蔬识别与定位系统设计与实现

7

作者 张航海 《电脑与信息技术》 2023年第5期34-38,共5页

根据果蔬采摘实际需求,结合人工智能技术,基于uni-app、Vue、Django开发框架,设计了果蔬识别与定位系统,系统技术架构先进,运行稳定。系统能够根据果蔬的外观特征,智能识别判断果蔬的种类,标注果蔬在图片中所处的位置,并将识别结果传送... 根据果蔬采摘实际需求,结合人工智能技术,基于uni-app、Vue、Django开发框架,设计了果蔬识别与定位系统,系统技术架构先进,运行稳定。系统能够根据果蔬的外观特征,智能识别判断果蔬的种类,标注果蔬在图片中所处的位置,并将识别结果传送至云端数据库。系统还包括通讯录、个人识别果蔬积分排行榜、公司管理、果园管理、员工管理、统计分析等功能,能够助力企业实现数字化转型,为提升工作效率提供了有力的保障。 展开更多

关键词 果蔬识别 开发框架 数据库

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基于YOLOv5的智能果蔬识别与成熟果蔬计数系统的设计与实现

8

作者 郑春红 《现代计算机》 2023年第13期100-104,共5页

智慧农业是中国农业现代化的重要方向。将人工智能与农业生产相结合,设计并实现智能果蔬识别与计数系统,该系统基于YOLOv5训练模型,支持石榴、圣女果、草莓等五种果蔬类别与成熟数量的识别。该系统主要包括Android移动端应用和Web服务... 智慧农业是中国农业现代化的重要方向。将人工智能与农业生产相结合,设计并实现智能果蔬识别与计数系统,该系统基于YOLOv5训练模型,支持石榴、圣女果、草莓等五种果蔬类别与成熟数量的识别。该系统主要包括Android移动端应用和Web服务端应用。用户可以通过Android移动端摄像头设备实时采集农场中果蔬照片并进行种类与成熟度数量检测,管理员可以通过Web服务端应用实时监控用户数量、果蔬种类、每类果蔬检测数据等信息,辅助决策,方便统筹管理。 展开更多

关键词 智慧农业 YOLOv5 果蔬识别

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考虑光谱变异性的多光谱植被识别最优特征空间构建

9

作者 林怡 厉朗 +4 位作者 宇洁 高忱 钟代琪 陈鑫 杨羽轩 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期225-232,共8页

在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类... 在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类间差异,构建适用于中等分辨率影像的植被解混最优特征空间,提高Landsat影像的植被识别精度。通过比较传统波段组合、光谱和纹理特征全集与IIDGA优选特征的线性解混模型效果,验证了最优特征选择的重要性。结果显示,特征选择有助于提升解混精度(IIDGA的均方根误差最低,为0.180);同时,通过比较基于IID指数的Filter算法、基于标准GA的Wrapper算法和IIDGA在最优特征自动选取方面的性能,证实了IIDGA在平衡精度与效率方面的优势。 展开更多

关键词 多光谱遥感 植被识别 端元光谱差异 最佳距离遗传算法 自动特征选择算法

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基于无人机影像深度学习算法的植被识别与DEM生成方法研究

10

作者 张阳 胡明刚 +1 位作者 许庆雨 庄智 《电力勘测设计》 2023年第8期81-89,共9页

无人机搭载光学相机进行地形图生产已广泛应用于电力工程的勘察阶段。然而,采用此方式生成的DSM包含植被高度信息,难以直接进行地形图生产,需要大量的内业修图工作以去除植被影响。利用无人机搭载光学相机生成DOM和DSM,引入U-Net语义分... 无人机搭载光学相机进行地形图生产已广泛应用于电力工程的勘察阶段。然而,采用此方式生成的DSM包含植被高度信息,难以直接进行地形图生产,需要大量的内业修图工作以去除植被影响。利用无人机搭载光学相机生成DOM和DSM,引入U-Net语义分割算法,通过算法改进,实现植被的快速识别。进而,利用识别得到的植被区域对DSM进行掩膜,生成带空洞的DEM,采用局部构建不规则三角网的方法进行DEM生成,最终得到去除植被影响的DEM产品。经验证,植被识别精度达到95.96%,交并比达到91.55%。该方法不改变非植被区的高程,植被区高程数据填补仅依赖于周边高程值,减少内业修图工作量,提高地形图生产效率。 展开更多

关键词 无人机遥感 U-Net深度学习算法 植被识别 空洞填补

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深度语义分割的无人机图像植被识别 被引量：4

11

作者 林志玮 涂伟豪 +2 位作者 黄嘉航 丁启禄 刘金福 《山地学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期953-963,共11页

为有效实施植被信息获取及监测,亟需分类准确及易于推广的植被信息识别技术。本文利用无人机航拍获取植被光学影像,利用深度语义分割技术建构植被种类识别模型,为植被变化动态监测提供准确的植被类别信息。首先,基于安溪县龙门镇崩岗区... 为有效实施植被信息获取及监测,亟需分类准确及易于推广的植被信息识别技术。本文利用无人机航拍获取植被光学影像,利用深度语义分割技术建构植被种类识别模型,为植被变化动态监测提供准确的植被类别信息。首先,基于安溪县龙门镇崩岗区的采样点,获取20 m航拍高度的无人机影像,构建FCN-VGG19植被识别模型,探讨不同特征融合结构对FCN-VGG19识别性能的影响,测算出各植被的覆盖面积;其次,取安溪县另一取样点的无人机影像作为验证集,分析FCN-VGG19的迁移学习能力,验证模型稳健性。结果表明:(1)基于20 m高度的无人机影像建立的FCN-VGG19-8s模型识别正确率最高,为86. 30%;(2) FCN-VGG19-8s识别精度高于FCN-VGG19-32s;并从测试集中随机抽取一张图,测算该测试图的马尾松覆盖面积为78. 38 m2,芒萁覆盖面积为12. 77 m2,柠檬桉覆盖面积为0. 89 m2;(3)在模型的迁移学习能力试验分析中,当A数据集占训练集的比例下降时,对模型识别B数据集的影响不大;当B数据集的数据量减少时,其识别精度稍有下降,仍有84. 5%。本文基于无人机光学影像,结合深度语义分割模型进行植被识别,以福建安溪县为例验证模型稳健性,分析模型在测算植被覆盖面积的适用性,旨在为植被识别研究提供新思路。 展开更多

关键词 语义分割 全卷积网络 无人机影像 植被识别

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基于高分辨率卫星影像的输电走廊植被生长预警 被引量：4

12

作者 刘凤莲 曹永兴 +2 位作者 高润明 朱军 卜祥航 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2021年第3期188-194,共7页

为从卫星影像中提取出输电走廊的信息,提出一种基于高分二号遥感影像的输电走廊信息提取方法。首先基于低分辨率多光谱影像进行加权灰度变换并实现影像二值化,利用影像边缘检测和直线检测方法提取输电线路和杆塔的信息。然后,利用最小... 为从卫星影像中提取出输电走廊的信息,提出一种基于高分二号遥感影像的输电走廊信息提取方法。首先基于低分辨率多光谱影像进行加权灰度变换并实现影像二值化,利用影像边缘检测和直线检测方法提取输电线路和杆塔的信息。然后,利用最小距离法对融合后的高分辨率影像进行植被精细识别,并计算植被覆盖指数。最后,在植被分布影像中重构输电线路,并结合植被覆盖指数对植被威胁区域进行预警。仿真结果表明:利用边缘检测对二值化影像进行杆塔提取识别率达到100%,融合后的植被分布影像轮廓清晰,对地物植被覆盖区域识别精度达到了90%以上,结合植被覆盖指数给出的预警区存在植被生长茂密,威胁输电线路运行的情况。该方法实现输电走廊植被生长预警,能够运用于电力行业的输电安全在线监测。 展开更多

关键词 高分二号 输电走廊 影像融合 输电杆塔 植被识别 加权灰度变换

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一种基于SVM的倾斜摄影测量点云植被检测方法

13

作者 王刚 《热带地貌》 2021年第2期20-23,共4页

植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况和监测生态环境的重要指标。相比目前主流的基于多光谱遥感影像和激光雷达植被检测方法,无人机倾斜摄影测量具有效率高、成本低的优势。本文提出了一种倾斜摄影测量点云植被检测方法,能够识别和提取三... 植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况和监测生态环境的重要指标。相比目前主流的基于多光谱遥感影像和激光雷达植被检测方法,无人机倾斜摄影测量具有效率高、成本低的优势。本文提出了一种倾斜摄影测量点云植被检测方法,能够识别和提取三维点云中的植被结构特征,通过SVM训练点云中的植被点进行检测。通过实验证明,本方法能够准确检测出倾斜摄影测量点云中植被点,为地表植被提取提供了有效方法。 展开更多

关键词 植被识别 倾斜摄影 3D点云 SVM 机器学习

原文传递

田间环境下果蔬采摘快速识别与定位方法研究进展 被引量：76

14

作者 项荣 应义斌 蒋焕煜 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期208-223,共16页

作为实现果蔬采摘作业自动化的关键难题之一,田间环境下的果蔬快速识别与定位受到了广泛的关注。综述了常见的果蔬识别硬件系统和识别算法;总结和分析了果蔬图像预处理、颜色特征选择、图像分割算法设计及图像后处理的研究;综述了常见... 作为实现果蔬采摘作业自动化的关键难题之一,田间环境下的果蔬快速识别与定位受到了广泛的关注。综述了常见的果蔬识别硬件系统和识别算法;总结和分析了果蔬图像预处理、颜色特征选择、图像分割算法设计及图像后处理的研究;综述了常见果蔬识别算法、成簇果蔬识别算法及被遮挡果蔬识别算法的研究;分析和比较了果蔬定位中常用的有源测距法和无源测距法,以及果蔬无源测距中常见的立体匹配算法。分析了田间环境下果蔬识别和定位研究存在的主要问题,并展望了发展趋势。 展开更多

关键词 田间 果蔬 采摘机器人 识别 定位

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基于卷积神经网络的智能冰箱果蔬图像识别的研究 被引量：10

15

作者 曾维亮 林志贤 陈永洒 《微型机与应用》 2017年第8期56-59,共4页

智能冰箱物体识别主要涉及对水果和蔬菜的识别,冰箱中果蔬数量繁多,光照不均,环境复杂,对此提出了一种用于处理该类识别问题的卷积神经网络。网络采用Re LU作为激活函数,它比传统的Sigmoid函数具有更强的稀疏能力和更大的梯度值,能够极... 智能冰箱物体识别主要涉及对水果和蔬菜的识别,冰箱中果蔬数量繁多,光照不均,环境复杂,对此提出了一种用于处理该类识别问题的卷积神经网络。网络采用Re LU作为激活函数,它比传统的Sigmoid函数具有更强的稀疏能力和更大的梯度值,能够极大地加速网络收敛。隐含层中引入随机Dropout,使得某些节点不工作,减少节点间的"共同适应",降低网络对某一局部特征的过拟合,可减少网络计算复杂度并有效提升识别率。网络采用带动量项的基于梯度下降的反向传播算法,避免网络陷入局部极小值,提高识别率。最后通过用Supermarket Produce Dataset数据集模拟冰箱果蔬图像进行实验,验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 果蔬识别 DROPOUT 梯度下降

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一种局部线性编码的深度学习果蔬分类算法 被引量：8

16

作者 巨志勇 张泽晨 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第4期741-745,共5页

传统的图像分类问题多使用人工设计的图像特征进行分类,然而部分果蔬图像存在颜色、纹理和形状差异较小的现象,导致传统特征分类效果不够理想.针对这一问题,本文提出一种融合人工特征和深度学习特征的果蔬分类算法.首先使用Inception V... 传统的图像分类问题多使用人工设计的图像特征进行分类,然而部分果蔬图像存在颜色、纹理和形状差异较小的现象,导致传统特征分类效果不够理想.针对这一问题,本文提出一种融合人工特征和深度学习特征的果蔬分类算法.首先使用Inception V3预训练模型提取果蔬图像的卷积神经网络特征;其次提取图像的颜色直方图和SIFT特征,并对SIFT特征进行局部线性编码;接着使用判别相关分析对特征进行降维融合;最后使用SVM进行训练得到分类器.通过自建果蔬图像数据库下的试验结果表明:DCA降维融合后的特征在果蔬分类准确性和速度上明显优于原特征,识别率达到近97%,更适合果蔬分类. 展开更多

关键词 局部线性编码 INCEPTION V3 判别相关分析 果蔬识别 特征融合

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基于主成分分析与集成距离的果蔬种类识别方法 被引量：7

17

作者 马素萍 巨志勇 王告 《电子科技》 2019年第11期1-6,共6页

针对传统果蔬识别率较低的问题,文中采用一种基于主成分分析和距离集成kNN相结合的识别方法。该方法从果蔬图像特征描述、特征降维、分类器设计3个角度出发实现果蔬识别。针对果蔬图片光不均匀、存在阴影等问题,采用K-means聚类与二次... 针对传统果蔬识别率较低的问题,文中采用一种基于主成分分析和距离集成kNN相结合的识别方法。该方法从果蔬图像特征描述、特征降维、分类器设计3个角度出发实现果蔬识别。针对果蔬图片光不均匀、存在阴影等问题,采用K-means聚类与二次分水岭相结合的方法对图片进行分割。针对果蔬识别模型识别率不高的问题,将所提取果蔬图像的颜色和纹理特征组成特征矩阵,采用PCA与集成kNN算法对该矩阵进行归一化及维数约简来得到低维分类特征,以实现对果蔬农产品的分类。试验结果表明,该算法在果蔬种类识别中识别率最高可达92.6%,且对光照变化、视角变化都具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 K-MEANS算法 Grabcut算法 特征提取 PCA 距离集成kNN 果蔬识别

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基于Keras卷积神经网络的分拣蔬菜识别的设计 被引量：2

18

作者 冯邦军 《自动化应用》 2023年第10期176-178,181,共4页

一般识别模型参数量过大,难以运行在微算力的移动端和嵌入式设备,本文利用Python、Keras、OpenCV等技术,设计了基于卷积神经网络的智能蔬菜分拣。首先,基于11659张、22个种类的蔬菜图片,按照8:2的比例将数据集分成训练集和测试集,然后... 一般识别模型参数量过大,难以运行在微算力的移动端和嵌入式设备,本文利用Python、Keras、OpenCV等技术,设计了基于卷积神经网络的智能蔬菜分拣。首先,基于11659张、22个种类的蔬菜图片,按照8:2的比例将数据集分成训练集和测试集,然后训练模型,搭建深度可分离卷积层的卷积神经网络,得到该训练模型的精度值和损失值。经测试,实现了识别模型在移动端和嵌入式设备的使用,蔬菜识别的正确率达到了96%,提高了蔬菜智能分类的准确性和效率。 展开更多

关键词 蔬菜识别 卷积神经网络 Keras OPENCV

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基于卷积神经网络的果蔬识别与定位软件的设计与实现

19

作者 何伟 《现代信息科技》 2024年第16期98-101,106,共5页

在智慧农业领域,精确识别果蔬种类及定位对提高农业生产效率至关重要。基于卷积神经网络探索CNN图像识别原理及关键技术,构建一个从数据采集、预处理到智能识别的果蔬图像的高质量识别模型,设计并实现了基于卷积神经网络的果蔬识别与定... 在智慧农业领域,精确识别果蔬种类及定位对提高农业生产效率至关重要。基于卷积神经网络探索CNN图像识别原理及关键技术,构建一个从数据采集、预处理到智能识别的果蔬图像的高质量识别模型,设计并实现了基于卷积神经网络的果蔬识别与定位软件,该软件能高效地从复杂的果蔬外观特征中提取有效信息,智能精准识别果蔬类型及位置信息,能显著提升农业自动化和智能化水平,为提升农作物管理效率和优化生产流程提供高效的工具,对推动智慧农业的发展提供有力技术支撑。 展开更多

关键词 卷积神经网络 软件开发 果蔬图像识别 智慧农业

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深度学习驱动的智能冰箱 被引量：4

20

作者 张卫山 吕浩 +3 位作者 张元杰 徐亮 赵德海 周杰韩 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第1期106-115,共10页

食品识别是智能冰箱的核心技术之一,但冰箱中食品的种类繁多并且摆放较为随意,相互遮挡的现象比较严重,这给冰箱中的食品识别带来了诸多挑战。为了提高冰箱内食物的识别效率,以识别冰箱中的果蔬为切入点,提出了一种基于智能冰箱的数据... 食品识别是智能冰箱的核心技术之一,但冰箱中食品的种类繁多并且摆放较为随意,相互遮挡的现象比较严重,这给冰箱中的食品识别带来了诸多挑战。为了提高冰箱内食物的识别效率,以识别冰箱中的果蔬为切入点,提出了一种基于智能冰箱的数据采集、数据处理和果蔬识别的整体架构,以及一种在冰箱环境下的基于深度学习的数据融合的果蔬识别方法。使用这种方法有效提高了在冰箱环境下果蔬识别的准确率。通过对采集的大量数据进行实验,证明了该方法具有良好的性能和识别准确度,能有效解决冰箱环境下果蔬识别问题。 展开更多

关键词 深度学习 智能冰箱 模型融合 果蔬识别 数据融合

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