| 基于卷积神经网络的物流货物图像分类研究 |
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| 引用本文： | 刘斌,龙健宁,程方毅,龚德文.基于卷积神经网络的物流货物图像分类研究[J].机电工程技术,2021,50(12):79-82,175. |
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| 作者姓名： | 刘斌 龙健宁 程方毅 龚德文 |
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| 作者单位： | 华南理工大学聚合物成型加工工程教育部重点实验室//广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室//聚合物新型成型装备国家工程研究中心,广州 510641;广东昌恒智能装备科技有限公司,广东东莞 523841 |
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| 摘 要： | 基于卷积神经网络(CNN)针对物流环境下货物的图像分类问题进行了研究.首先,在实际物流环境下收集了13种货物的ROI图像,并通过每隔10°旋转的方式来扩充数据集以防止过拟合现象的发生;然后,在考虑了实际硬件条件的情况下构建了轻量级CNN,并进行了基于自建数据集的训练,训练实验发现,轻量级CNN模型具有很快的收敛速度并在验证集取得了100％的准确率;最后,研究了旋转对货物图像分类性能的影响,并进行了可视化分析,验证了CNN对旋转操作基本不具备一致性.
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 图像分类 自动识别 旋转不变性 |
Research on Goods Image Classification Based on Convolutional Neural Network in Logistic Environment |
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| Liu Bin,Long Jianning,Cheng Fangyi,Gong Dewen.Research on Goods Image Classification Based on Convolutional Neural Network in Logistic Environment[J].Mechanical & Electrical Engineering Technology,2021,50(12):79-82,175. |
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| Authors: | Liu Bin Long Jianning Cheng Fangyi Gong Dewen |
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