卷积神经网络在储粮害虫图像识别中的应用研究

• 作者: 桂便 甄彤 祝玉华
• 来源期刊: 粮油食品科技
• 学科: 农学
• 关键词: 储粮害虫 卷积神经网络 图像识别
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 仓储物流
• 页码范围: 73-76
• 页数: 4页
• 分类号: TS207.5|S379.5
• 字数: 1784字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16210/j.cnki.1007-7561.2018.06.014

摘要

立足于当今储粮害虫图像识别领域面临的技术需求,针对现有的储粮害虫图像识别算法网络结构相对复杂,辨认率低,为此,引入卷积神经网络实现储粮害虫图像的识别.简要阐述了卷积神经网络发展过程,分析其网络结构,选用5种储粮害虫作为训练样本,分析了储粮害虫图像识别过程,最后通过实验得出了基于卷积神经网络的Alexnet模型对储粮害虫图像识别的精确度达97.62％,说明基于CNN对储粮害虫图像识别具有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甄彤	河南工业大学信息科学与工程学院	83	466	11.0	16.0
2	祝玉华	河南工业大学信息科学与工程学院	34	182	7.0	12.0
3	桂便	河南工业大学信息科学与工程学院	3	5	1.0	2.0