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申请/专利权人：深圳市农产品质量安全检验检测中心(深圳市动物疫病预防控制中心)

摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，特别涉及农产品种类模型库建立方法，包括步骤3、图形库、图像库建立后，人工对图形、图像的特征值进行标定，并进行表达描述，形成农产品种类的基础模型库；步骤4、农产品种类的基础模型库通过人工标定和自动更新引擎完成自然语言处理表达生成，在深度学习人工神经网络的作用下不断完善和补充。与现有技术相比，本发明的农产品种类模型库建立方法在用户的使用过程中，人工神经网络将通过深度学习算法，不断优化模型算法，达到更高的识别效率和准确率，也就是用户使用的越多，识别准确率越高，能够满足人们逐步提高的识别需求。

主权项：1.农产品种类模型库建立方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、农产品图形、图像的获取，通过农科所现有的农产品图集，收集农产品的基础数据，进行初始数据的建立；步骤2、根据深度学习算法的要求，对农产品进行多方位、多角度的拍摄，建立丰富的图形库、图像库，图形、图像采用面向对象存储，通过索引和权重建立高效的检索机制；步骤3、图形库、图像库建立后，人工对图形、图像的特征值进行标定，并进行表达描述，形成农产品种类的基础模型库；步骤4、农产品种类的基础模型库通过人工标定和自动更新引擎完成自然语言处理表达生成，在深度学习人工神经网络的作用下不断完善和补充；步骤5、通过增加样本、优化标定数据、添加表达数据不断完善农产品种类的模型库；所述步骤4中，深度学习人工神经网络包括深度卷积神经网络，深度卷积神经网络为深度前馈神经网络，其利用卷积核扫描农产品图片，提取出农产品图片中待识别的特征，进而对农产品待识别的特征进行识别；另外，在对农产品图片进行识别的过程中，可以直接将原始农产品图片输入深度卷积神经网络模型；所述深度学习人工神经网络包括深度残差网络，深度残差网络模型增加了恒等映射层，恒等映射层的恒等映射函数需要满足：恒等映射函数与深度残差网络模型的输入之和等于深度残差网络模型的输出；所述深度学习人工神经网络采用52层的负反馈人工神经网络组成，每一人工神经网络网格最少由64个节点组成；所述农产品种类模型库建立方法采用一种农产品识别系统实现，所述农产品识别系统包括数据存储系统、数据管理系统、客户端和服务器，所述数据存储系统、数据管理系统、客户端分别与所述服务器连接；所述客户端用于获取用户拍摄的包含待识别农产品的影像照片，并通过切片方式得到待识别农产品图片，将所述待识别农产品图片发送给服务器；所述服务器调用农产品种类的基础模型库对所述待识别农产品图片进行识别处理，并将识别结果发送给所述客户端；所述客户端将所述识别结果以及关联的农产品基础信息数据推送；所述农产品识别系统配置用户行为分析系统，记录用户在系统中使用的行为数据；所述农产品识别系统配置高性能的消息服务系统，目标用户录入信息、服务器通讯调度信息、服务器返回结果信息、农产品的完整图文信息都能够通过互联网快速准确传达；所述数据存储系统还包括一个面向对象的图形图像表达系统，用于补充表达数据。

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