豬肉作為我國居民的首選肉類食品,其品質(zhì)一直是生豬養(yǎng)殖、屠宰以及食品加工行業(yè)最為關(guān)心的問題。目前公認(rèn)的豬肉品質(zhì)評價指標(biāo)有豬胴體中瘦肉率、肌內(nèi)脂肪含量。CT技術(shù)作為一種有效的無損檢測技術(shù)在豬胴體組成檢測方面具有廣闊的應(yīng)用前景。隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展,將深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合CT無損檢測技術(shù)實現(xiàn)豬胴體組成的測定成為一個研究熱點。本文嘗試將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于豬胴體組成測定,提出了一種結(jié)合Inception模塊和MSVR算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。本文的具體工作如下:（1）實驗數(shù)據(jù)的獲取和處理。為構(gòu)建完整的用于豬胴體組成測定的CT圖像數(shù)據(jù)集,首先采集了體重在20-50kg之間的活體公豬CT圖像數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)（豬胴體肌內(nèi)脂肪含量和瘦肉率）。為了便于后續(xù)模型的訓(xùn)練與學(xué)習(xí),對原始CT圖像進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理,包括格式轉(zhuǎn)換、圖像去噪和圖像數(shù)據(jù)增強。（2）基于CNN的豬胴體組成預(yù)測模型的構(gòu)建。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取圖像特征的特點,基于傳統(tǒng)CNN構(gòu)建了4種不同深度的CNN模型,通過在已構(gòu)建的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗,驗證了利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CT圖像上預(yù)測豬胴體組成的可行性。（3）結(jié)合Inception模塊和MSVR... 

【文章來源】：西北農(nóng)林科技大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 實驗數(shù)據(jù)的獲取和處理
    2.1 CT圖像相關(guān)知識介紹
        2.1.1 CT成像原理
        2.1.2 CT圖像的特點
    2.2 實驗數(shù)據(jù)的獲取
    2.3 CT圖像數(shù)據(jù)的處理
        2.3.1 CT圖像格式轉(zhuǎn)換
        2.3.2 CT圖像去噪
        2.3.3 數(shù)據(jù)增強
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于CNN的豬胴體組成預(yù)測模型
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        3.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.1.3 典型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 基于CNN的豬胴體組成預(yù)測模型的構(gòu)建
    3.3 實驗過程及分析
        3.3.1 深度學(xué)習(xí)環(huán)境的搭建
        3.3.2 實驗評價指標(biāo)
        3.3.3 實驗結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 結(jié)合Inception模塊和MSVR算法的豬胴體組成預(yù)測優(yōu)化模型
    4.1 Inception模塊
    4.2 MSVR算法
    4.3 改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.4 實驗過程及分析
        4.4.1 訓(xùn)練過程
        4.4.2 實驗分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個人簡歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于K-means-RBF的雞肉品質(zhì)分類方法研究[J]. 邢素霞,王九清,陳思,王睿.  食品科學(xué)技術(shù)學(xué)報. 2018(04)
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[7]第1講 深度學(xué)習(xí):開啟人工智能的新紀(jì)元[J]. 李軼南,張雄偉,李治中,吳海佳,孫久皓.  軍事通信技術(shù). 2015(04)
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博士論文
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[2]基于系統(tǒng)建模的低劑量CT重建研究[D]. 張華.南方醫(yī)科大學(xué) 2014
[3]低劑量CT投影恢復(fù)及不完備數(shù)據(jù)重建算法研究[D]. 劉祎.中北大學(xué) 2014
[4]顳骨影像立體解剖學(xué)研究[D]. 田旭.北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院 2013
[5]雙模式小動物成像系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 楊孝全.華中科技大學(xué) 2010
[6]畜肉品質(zhì)評定方法及綜合評定系統(tǒng)研究[D]. 王笑丹.吉林大學(xué) 2008
[7]基于GPU的三維醫(yī)學(xué)圖像處理算法研究[D]. 李冠華.大連理工大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感影像目標(biāo)檢測方法研究[D]. 劉鵬.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所) 2018
[2]基于皮膚鏡圖像的皮損區(qū)域識別研究[D]. 楊雯杰.電子科技大學(xué) 2018
[3]從江香豬肌內(nèi)脂肪預(yù)測模型構(gòu)建及LPL基因相關(guān)研究[D]. 張雄.貴州大學(xué) 2017
[4]基于機器視覺的生豬瘦肉率無損檢測技術(shù)研究[D]. 張萌.華南農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[5]基于顏色特征優(yōu)化的豬肉新鮮度判定模型構(gòu)建及移動應(yīng)用開發(fā)[D]. 潘婧.上海海洋大學(xué) 2016



本文編號：3326461