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重组牛肉图像识别模型的比较研究

         

摘要

以重组牛肉为研究对象,基于机器视觉技术构建3 种深度残差网络(deep residual network,ResNet)模型(ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152)用于识别重组牛肉,同时应用VGG-16视觉几何群网络模型、支持向量机模型以及LeNet-5卷积神经网络模型,比较分析ResNet模型的识别准确率和响应时间.采集并经过图像预处理后共得到6?168?张样品图像作为实验样本,随机选取其中的4?936?张作为训练集,剩余1?232?张作为测试集.结果表明:3?种ResNet模型(ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152)识别速率较快,准确率高,均可以有效识别重组牛肉,且卷积层越多,准确率越高,其中ResNet-50模型识别准确率达到较高水平,且测试时间仅需0.45?s,能够准确、快速地识别重组牛肉.

著录项

  • 来源
    《肉类研究》 |2020年第7期|13-17|共5页
  • 作者单位

    渤海大学食品科学与工程学院 生鲜农产品贮藏加工及安全控制技术国家地方联合工程研究中心 辽宁 锦州 121013;

    渤海大学食品科学与工程学院 生鲜农产品贮藏加工及安全控制技术国家地方联合工程研究中心 辽宁 锦州 121013;

    渤海大学食品科学与工程学院 生鲜农产品贮藏加工及安全控制技术国家地方联合工程研究中心 辽宁 锦州 121013;

    哈尔滨商业大学职业技术教育学院 黑龙江 哈尔滨 150028;

    渤海大学食品科学与工程学院 生鲜农产品贮藏加工及安全控制技术国家地方联合工程研究中心 辽宁 锦州 121013;

    渤海大学食品科学与工程学院 生鲜农产品贮藏加工及安全控制技术国家地方联合工程研究中心 辽宁 锦州 121013;

    江苏省肉类生产与加工质量安全控制协同创新中心 江苏 南京 210095;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TS251.52;
  • 关键词

    重组牛肉; 识别; 卷积神经网络; 深度残差网络;

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