基于卷积神经网络的辣椒识别

• 作者: 丁文宽 李莲
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 BP神经网络 Matlab
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 2122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2017.003.003

摘要

农产品检测技术一直以来都是农业领域研究的热点问题,但以往的识别的错误率都居高不下,该文采用了基于有深度学习机制的卷积神经网络方法来提高识别率.首先对采集到的图像进行预处理得到规范化的二值化图像,再利用Matlab软件进行神经网络的建模,利用其网络自学习能力进行训练与测试,通过仿真验证卷积神经网络对辣椒图像的精确识别率.并与传统BP神经网络进行比较,表明其具有很好的鲁棒性和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李莲	天津理工大学自动化学院	21	120	6.0	10.0
2	丁文宽	天津理工大学自动化学院	2	6	2.0	2.0