【摘要】：隨著科技的發(fā)展,商品交易越來越方便,自動化滲入到交易的每一個環(huán)節(jié)。但在農產品產銷過程中,針對蔬果的自動分類識別技術并不成熟,例如在交易階段,對蔬果的分類更多還是通過人工分揀完成,既為經銷商增加了人力成本,又為消費者帶來了不便的購物體驗。隨著計算機視覺技術被廣泛應用于農產品蔬果的分類識別和品質檢測,這為解決這一問題提供可能。然而,當前蔬果圖像自動識別的研究更多集中于單一的、沒有背景環(huán)境的蔬果圖像上,且更多通過對紋理、顏色等特征進行提取,利用淺層學習技術,實現(xiàn)對蔬果圖像的識別。在方法上并不能滿足多種蔬果的分類識別。針對以上背景,本研究集中考慮蔬果交易環(huán)境下的圖像識別研究,采用深度學習方法來提高蔬果圖像的識別率,通過卷積神經網絡構建模型并實現(xiàn)分類和識別。主要工作內容如下:1)采集15類蔬果圖像,共111309張樣本數(shù)據(jù),經過二進制轉換,形成用以構成研究訓練集、驗證集和評估集的蔬果農產品圖像庫。2)設計針對卷積神經網絡模型LeNet-5應用于蔬果圖像識別的結構優(yōu)化實驗,通過對比分類結果,得出增加卷積層和卷積核數(shù)量,較少卷積核和池化范圍大小,能夠提升分類效果的結論。由結論對模型進行優(yōu)化,同時為防止過擬合,引入Dropout技術,最終形成應用于復雜背景環(huán)境下蔬果圖像識別的模型DCNN-V。3)基于模型DCNN-V,分別選擇不同光照強度、背景環(huán)境和識別蔬果數(shù)量的圖像作為驗證和評估集用以評估模型的識別效果。并將識別效果與其它方法做比較。研究結果表明,通過對卷積神經網絡模型進行合理的參數(shù)調整和方法選擇,可以應用于對復雜背景環(huán)境下蔬果圖像的識別。其對不同光照強度下以報紙、鋁制托盤、購物袋作為背景的蔬果圖像識別效果為96.7%~98.4%。模型在解決傳統(tǒng)識別技術預處理步驟繁瑣且泛化能力差等問題的同時,提升圖像識別精度,具有一定的研究意義和實用價值。
【圖文】：

慮自然環(huán)境下蔬果農產品交易環(huán)節(jié)環(huán)境因素，對算法相關參數(shù)，，旨在達到對多種蔬果農產品的分類識別的的概述及其應用于圖像識別的研究現(xiàn)狀習的概述習的研究，是在對人工神經網絡進行研究的過程中逐特殊的神經網絡，是一種模擬人腦的網絡結構。正如學習的基本思想是通過模擬具有豐富層次結構的腦神結構組織，通過對輸入信息進行多層的篩選、抽樣，成更為抽象的高層表示（屬性類別或特征）。其中，型的網絡層數(shù)來決定。一般的，傳統(tǒng)神經網絡模型由淺層學習方法，而隱藏層多超過 2 層則稱為深度學習

網絡是以現(xiàn)代神經生物學的研究作為基礎，用結構。其是對人腦的神經系統(tǒng)進行抽象，觸是神經網絡最為基本的器件。因此，模。而在人工神經網絡中，神經元作為基本絡的角度出發(fā)，有時會把它稱為“節(jié)點”。其述，是用數(shù)學語言對生物神經元的信息處物神經元的結構及功能的模擬，實現(xiàn)基于元模型模型結構的說明，考慮到神經元是構成模神經元進行介紹和說明。圖 2.1 即為一個體輸入輸出關系，是一個多輸入單輸出的
【學位授予單位】：浙江農林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

【參考文獻】

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本文編號：2547682