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申请/专利权人：南开大学
摘要：本发明公开了一种结合视觉目标检测的蔬果种类模式识别方法，获取的蔬果种类识别数据作为建立蔬果种类识别的数学模型，量化计算蔬果种类识别设计，以蔬果种类推理准确率为目标函数，采用深度学习优化算法，提高对图像空间的全局信息提取能力，解决了现有技术在求解蔬果种类识别问题时全局性较差的问题。本发明利用蔬果种类识别的历史数据训练视觉神经网络作为辅助，用神经网络代替传统模式识别算法过程中的大部分蔬果种类特征提取过程，节省性能模拟分析时间，提高对蔬果种类识别的能力，解决了现有技术在求解蔬果种类识别问题时优化结果差，搜索效率低的问题。
主权项：1.一种结合视觉目标检测的蔬果种类模式识别方法，其特征在于，包括：基于卷积神经网络构建视觉神经网络，所述视觉神经网络包括两个卷积层、两个池化层、一个全连接层和一个线性分类层，其中的两个卷积层和两个池化层间隔交叉布置，上述的池化层均尾接非线性层；前后依次相连的卷积层和池化层用于提取图片的局部特征并且缩小张量维度；全连接层用于处理隐变量中复杂的内部关系；线性分类层用于获得该图片对应的各种类的估计概率；所述视觉神经网络利用蔬果种类识别的历史数据训练作为辅助，采用梯度优化策略作为优化算子，在算法优化过程中对产生的图像特征进行种类预测，以视觉神经网络的分类结果驱动梯度优化器，对视觉神经网络进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 结合视觉目标检测的蔬果种类模式识别方法
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