首页> 中国专利> 一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法

一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法；该系统包括深度学习卷积神经网络模块、消费者终端模块和控制端模块；深度学习卷积神经网络模块包括样本收集中心、数据采集中心及深度学习卷积网络模型构建及优化中心；控制端模块用于存储数据信息，还具备整理分析的功能，并将数据信息分享至消费者终端模块；消费者终端模块是指消费者直接接触的APP访问控制端；消费者通过APP访问控制端获取食用菌的相关信息；本发明采用图片信息输入提高了样本的有效信息，提高了系统的准确性；采用卷积神经网络，能够完成多变量同时测量，实现检测时间成倍地缩减。

著录项

公开/公告号CN109447045A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-03-08

原文格式PDF
申请/专利权人安徽大学;江苏大学;
展开▼

申请/专利号CN201811599542.X
发明设计人潘天红;李鱼强;陈山;邹小波;
展开▼

申请日2018-12-26
分类号
代理机构
代理人
地址 230601 安徽省合肥市蜀山区九龙路111号
入库时间 2024-02-19 07:20:05

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-04-02

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20181226

实质审查的生效
2019-03-08

公开

公开

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 一种基于深度学习卷积神经网络的食用菌快速识别系统及方法 [P] . 中国专利： CN109447045A . 2019-03-08
2. 基于深度学习的识别商品方法及基于机器视觉的商品存储和识别系统 [P] . 中国专利： CN109344924A . 2019-02-15
3. PYRAMID HISTORY MAP GENERATING METHOD FOR CALCULATING FEATURE MAP IN DEEP LEARNING BASED ON CONVOLUTION NEURAL NETWORK AND FEATURE MAP GENERATING METHOD [P] . 韩国专利： KR20180020724A . 2018-02-28

机译：基于卷积神经网络和特征图生成方法的深度学习中特征图计算的金字塔历史图生成方法
4. DEEP LEARNING SYSTEM USING IMAGE PATTERNING BASED ON CONVOLUTION NEURAL NETWORK, AND IMAGE LEARNING METHOD USING SAME [P] . 韩国专利： KR20170096298A . 2017-08-24

机译：基于卷积神经网络的图像刻画深度学习系统及相同方法的图像学习方法
5. Deep convolution neural network training method based on deep learning [P] . RU2019139312A . 2021-06-03

机译：基于深度学习的深度卷积神经网络训练方法