基于深度学习的水果识别技术研究

• 作者: 姜佳良 林云森 范文强
• 来源期刊: 光电技术应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 图像识别 水果识别
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理
• 页码范围: 45-48,58
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 1977字
• 语种: 中文

摘要

主要研究运用深度学习技术进行图像识别,提出一种基于卷积神经网络的水果识别方法.在Hdevelop开发环境下利用HALCON视觉算法库搭建水果品类识别解决方案,利用卷积神经网络训练样本数据集,抽象出代表各品类水果的特征表示,进而准确识别出水果品类.实验结果表明,所提出的水果识别方法具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林云森	烟台大学光电信息科学技术学院	1	1	1.0	1.0
2	范文强	烟台大学光电信息科学技术学院	10	44	4.0	6.0
3	姜佳良	烟台大学光电信息科学技术学院	2	1	1.0	1.0