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DOI
责任编辑
分类号
杂志ISSN号
玉米籽粒完整性识别的深度学习方法
作者姓名:
魏英姿
谭龙田
欧阳海飞
赵祉淇
作者单位:
沈阳理工大学信息科学与工程学院;盘锦市高级中学2015级15班
基金项目:
国家自然科学基金资助项目(61373089);辽宁省自然科学基金资助项目(2014020083);辽宁省农业攻关及成果产业化项目(201404236)
摘 要:
为满足正确识别玉米籽粒完整性的需要,提出一种基于深度卷积神经网络的智能识别方法。本网络结合池化和降采样操作,基于卷积原理进行构建。通过对直接输入的灰度图像进行卷积操作,逐层挖掘图像的深层特征,实现对单玉米籽粒图像的特征抽象和特征降维,再通过一个全连接网络,智能识别单玉米籽粒完整性特征。采用反向传播网络对相同的样本进行对照实验。实验结果表明,深度卷积神经网络能对籽粒图像进行有效地特征降维,使深度学习网络达到较高的识别准确率,满足准确识别玉米籽粒完整性特征的需要。
关 键 词:
玉米籽粒
完整性识别
卷积神经网络
特征降维
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