光电技术应用, 2019, 34 (6): 45, 网络出版: 2019-12-08  

基于深度学习的水果识别技术研究

Research on Fruit Recognition Technology Based on Deep Learning
作者单位
烟台大学 光电信息科学技术学院, 山东 烟台 264005
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。
Abstract
The image recognition using deep learning technology is mainly researched, and a fruit recognition method based on convolutional neural network is proposed. In the Hdevelop, a fruit category recognition solution is built using the HALCON visual algorithm library. Training the sample data set using the convolutional neural network, and the characteristics representing the fruits of each category are abstracted to accurately recognize the fruit categories. Experimental results show that the proposed fruit recognition method has a high recognition rate.

林云森, 范文强, 姜佳良. 基于深度学习的水果识别技术研究[J]. 光电技术应用, 2019, 34(6): 45. LIN Yun-sen, FAN Wen-qiang, JIANG Jia-liang. Research on Fruit Recognition Technology Based on Deep Learning[J]. Electro-Optic Technology Application, 2019, 34(6): 45.

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