基于深度学习的牛肉大理石纹智能分级研究

兰韬; 初侨; 刘文; 戴岳; 杨博; 杨丽; 张晓芳; 席兴军

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基于深度学习的牛肉大理石纹智能分级研究

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目的开发客观、准确、无损的基于深度学习的牛肉大理石纹智能化分级技术.方法将深度学习的图像识别方法应用于牛肉大理石纹的特征提取和分类上,并进行相应的调试和学习.结果通过计算机调试和学习,评级正确率分别达到84.2％(一级)、89.4％(二级)、81.9％(三级)、84.1％(四级)、82.6％(五级).各级牛肉的识别率均在80％以上,识别时间都在1s以内,达到了预期目标.结论将深度学习的图像识别方法应用于牛肉大理石纹的特征提取和分类上,评级准确率非常高,且随着图片数据库样本数的不断增多,其识别的准确度将不断提高,可进行大量推广使用.

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来源
《食品安全质量检测学报》 |2018年第5期|1059-1064|共6页
作者
兰韬; 初侨; 刘文; 戴岳; 杨博; 杨丽; 张晓芳; 席兴军;
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作者单位

中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京100191;

中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京100191;

中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京100191;

中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京100191;

武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430072;

中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京100191;

中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京100191;

中国标准化研究院食品与农业标准化研究所,北京100191;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
深度学习; 牛肉; 大理石纹; 智能分级;

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