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基于GoogLeNet的稻米品种识别与碎米检测

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成果类型:
期刊论文
作者:
陈文博;刘昌华;刘春苔;孙开琼
作者机构:
[刘春苔; 孙开琼; 刘昌华; 陈文博] 武汉轻工大学数学与计算机学院
语种:
中文
关键词:
稻米;迁移学习;深度神经网络
关键词(英文):
GoogLeNet
期刊:
中国粮油学报
ISSN:
1003-0174
年:
2023
卷:
38
期:
2
页码:
146-152
基金类别:
2016CBF470:湖北省自然科学基金 2021351:湖北省教研项目
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
稻米是我国人民食用的主要粮食作物,因此稻米的品种识别与质量检测有着重要的意义。在以前,通常使用的是人工的方式用眼睛观察来识别不同品种的稻米,这种方法效率低下,而且容易受主观的影响导致识别出错,从而影响准确率。本文基于MA...展开更多 稻米是我国人民食用的主要粮食作物,因此稻米的品种识别与质量检测有着重要的意义。在以前,通常使用的是人工的方式用眼睛观察来识别不同品种的稻米,这种方法效率低下,而且容易受主观的影响导致识别出错,从而影响准确率。本文基于MATLAB平台设计一套稻米品种识别系统,首先使用图像处理将实际拍摄稻米图片进行目标检测和提取,再采用迁移学习的方式训练Go...
摘要(英文):
Rice is the main food crop for Chinese people, so it is of great significance to identify rice varieties and detect rice quality. In the past, artificial methods were usually used to identify different varieties of rice by eye observation, which was inefficient and pron...MORE Rice is the main food crop for Chinese people, so it is of great significance to identify rice varieties and detect rice quality. In the past, artificial methods were usually used to identify different varieties of rice by eye observation, which was inefficient and prone to subjective influence, resulting in recognition ...

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