基于深度学习的水果图像识别系统

随着模式识别领域不断的发展,图像识别作为该领域中的典型应用,受到了众多学者的关注,尤其是在图像快速识别方面。对此,该文将从深度学习的概述入手,选择卷积神经网络算法应用于水果图像识别中。通过对卷积神经网络算法的网络结构以及卷积神经网络训练过程的详细分析,采用卷积神经网络架构设计、分类器设计建构了基于卷积神经网络的水果图像识别系统。并将识别结果与传统水果图像识别结果进行对比验证,为水果图像识别领域提供参考。      

基于局部保留降维卷积神经网络的高光谱图像分类算法

为提高高光谱遥感图像的分类精度,通过局部保留判别式分析与深度卷积神经网络(DCNN)算法,提出了基于局部保留降维卷积神经网络的高光谱图像分类算法。首先,用局部保留判别式分析对高光谱数据降维,再用二维Gabor滤波器对降维后的高光谱数据进行滤波,生成空间隧道信息;其次,用卷积神经网络对原始高光谱数据进行特征提取,生成光谱隧道信息;再次,融合空间隧道信息与光谱隧道信息,形成空间-光谱特征信息,并将其输入到深度卷积神经网络,提取更加有效的特征;最后,采用双重优选分类器对最终提取的特征进行分类。将本文方法与CNN、PCA-SVM、CD-CNN和CNN-PPF等算法在Indian Pines、University of Pavia高光谱遥感数据库上进行性能比较。在Indian Pines、University of Pavia数据库上,本文算法识别的整体精度比传统CNN方法的整体精度分别高3. 81个百分点与6. 62个百分点。实验结果表明,本文算法无论在分类精度还是Kappa系数都优于另外4种算法。     

基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别方法

针对现有油茶籽色选机无法识别碎籽的问题,提出一种基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别算法。以油茶籽完整性识别为目标,构建油茶籽图像库;基于油茶籽完整性识别任务要求,通过对Alex Net网络进行优化得到适合油茶籽完整性识别的卷积神经网络模型,该网络具有4层卷积层、2层归一化层、3层池化层和1层全连接层。为了提高网络分类准确率和实时性,从网络结构简化和超参数优化两方面对卷积神经网络进行优化,最终网络结构(CO-Net)的分类准确率、训练收敛速度和泛化性能均得到了提高。实验结果表明,优化后的网络对油茶籽完整性识别准确率达98.05%,训练时间为0.58 h,模型规模为1.65 MB,单幅油茶籽图像检测平均耗时13.91 ms,可以满足油茶籽在线实时分选的要求。     

基于RFID和图像处理的目标物识别处理系统的研究

介绍了RFID技术和图像处理技术,研究了基于图像处理和卷积神经网络的水果识别与分类模型,设计了一套水果目标物识别处理系统,可以实现对苹果、梨子、水蜜桃和香蕉等4种水果的识别与分类。实验结果表明:卷积神经网络模型采用自主学习型的网络,识别错误率只有0.93%,相比其他传统模型分类错误率降低较多,证明了卷积神经网络模型性能优良,具有较好的可行性。     

基于深度学习的水果采摘机器人视觉识别系统设计

水果识别是自动化采摘过程中的关键步骤,为了提高水果识别的准确性和实时性,利用深度学习方法,设计了一种水果采摘机器人视觉识别系统。首先,采用多种预处理方法对样本数据进行扩充,并对图像进行缩放和灰度化处理;然后,构建了一个多层卷积神经网络,通过多次训练得到网络最优超参数;最后,利用所构建的卷积神经网络对水果图像进行训练,同时采用多种训练策略得到最终的识别模型。实验结果表明:系统具有识别速度快、准确率高的特点,可以快速、准确地对水果图像进行识别,单张水果图像的识别速度只需0.2s,识别精度高达97%以上。该方法具有重要的理论和应用价值,可为水果的自动化识别提供有力手段。     

基于无人机遥感与卷积神经网络的草原物种分类方法

基于无人机高光谱成像遥感系统,在400～1 000 nm波段内采集低矮、混杂生长的荒漠草原退化指示物种的高光谱图像信息。分别在退化指示物种的开花期、结实期和黄枯期进行飞行实验,飞行高度30 m,高光谱图像地面分辨率2. 3 cm。采用特征波段提取与深度学习卷积神经网络相结合的方式,提出一种荒漠草原物种水平分类的方法,结合植物物候给出了中国内蒙古中部荒漠草原物种分类的推荐时相,总体分类精度和Kappa系数平均值分别达到94%和0. 91。研究结果表明,无人机高光谱成像遥感技术及深度卷积神经网络可以较好地实现荒漠草原退化指示物种的分类,与基于径向基核函数的支持向量机、基于主成分分析的深度卷积神经网络分类法相比,基于特征波段选择的深度卷积神经网络分类法效果最好,分类精度最高。无人机搭载高光谱成像仪低空遥感和卷积神经网络法提供了一种草原物种水平分类的途径。     

基于K-means聚类算法分类的水果等级识别与应用

首先介绍了K-means算法的思想和原理,然后对水果分类模型图像的获取和预处理进行分析研究,最后实现了K-means聚类和BP神经网络相结合的水果等级分类识别模型。试验结果表明:采用K-means聚类和BP神经网络相结合的方法,大大提高了水果分类识别的准确率,并使得识别时间大大缩短,具有一定的现实意义。     

基于ECA-FV-CNN的水稻单籽粒质量分级方法

为解决传统水稻质量分级依靠人工分拣,工作量大、错误率高、分级标准不严格等问题,本文提出一种基于ECA改进的双流卷积神经网络模型对水稻单粒质量分级进行研究。首先,获取每组水稻单籽粒(本文以7颗水稻单籽粒为1组)正视和俯视图像,对于5种简单的监督模型(朴素贝叶斯、决策树、随机森林、最邻近结点算法、支持向量机)、基于遗传算法和投票机制优化的模型(GA-SVM)、集成模型(RF+GA-SVM),通过图像预处理轮廓检测分离出单籽粒图像,利用颜色矩、LBP(Local binary pattern)和Canny算子提取籽粒颜色、纹理和边缘特征,并采用PCA(Principal component analysis)降维后进行训练;而对于单流卷积神经网络模型、双流卷积神经网络模型(FV-CNN)以及本文提出并构建的基于ECA改进的双流卷积神经网络模型(EA-FV-CNN),则使用预处理后的图像进行训练。将上述多种模型进行对比分析,发现基于ECA改进的双流卷积神经网络模型性能最好,其在单粒质量三分级、四分级和五分级准确率分别达94.0%、92.3%和71.0%。实验结果表明,使用基于ECA改进的双流卷...     

基于深度学习的种鸭蛋孵化早期受精信息无损检测

针对我国鸭蛋孵化行业剔除无精蛋的方法效率低、剔除的无精蛋已丧失食用价值、造成资源巨大浪费的问题,运用机器视觉技术,以孵化至第3天的种鸭蛋为研究对象,运用深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)端对端的特点,在Alexnet神经网络基础上进行改进,将孵化第3天的种鸭蛋透射图像直接输入到深度卷积神经网络。用卷积层代替全连接层,改变卷积核的尺寸,搭建了种鸭蛋受精信息识别网络(Eggnet)模型,实现了对种鸭蛋孵化早期受精信息的无损判别。试验结果表明,该方法对孵化第3天的种鸭蛋图像测试集分类准确率高达98.87%,验证集分类准确率为97.97%,平均单枚蛋检测时间仅为0.24 s。     

采摘机器人水果检测及定位研究——基于图像处理和卷积神经网络

首先,设计了一种采用K-means聚类算法和图像处理相结合的目标边缘识别算法,可以获得完整的目标边缘轮廓;然后,利用卷积神经网络和双目视觉技术实现了采摘机器人水果检测及定位方法。实验结果表明:该采摘机器人水果检测及定位方法较好,计算量小,处理速度快,误差较小,能够满足采摘要求。     

基于FTVGG16卷积神经网络的鱼类识别方法

针对大多数应用场景中,大多数鱼类呈不规则条状,鱼类目标小,受他物遮挡和光线干扰,且一些基于颜色、形状、纹理特征的传统鱼类识别方法在提取图像特征方面存在计算复杂、特征提取具有盲目和不确定性,最终导致识别准确率低、分类效果差等问题,本文在分析已有的VGG16卷积神经网络良好的图像特征提取器的基础上,使用Image Net大规模数据集上预训练的VGG16权重作为新模型的初始化权重,通过增加批规范层(Batch normalization,BN)、池化层、Dropout层、全连接层(Fully connected,FC)、softmax层,采用带有约束的正则权重项作为模型的损失函数,并使用Adam优化算法对模型的参数进行更新,汲取深度学习中迁移学习理论,构建了FTVGG16卷积神经网络(Fine-tuning VGG16 convolutional neural network,FTVGG16)。测试结果表明:FTVGG16模型在很大程度上能够克服训练的过拟合,收敛速度明显加快,训练时间明显减少,针对鱼类目标很小、背景干扰很强的图像,FTVGG16模型平均准确率为97. 66%,对部分鱼的平均识别准确率达到了99. 43%。     

基于卷积神经网络的蓖麻种子损伤分类研究

不同形式的机械损伤对蓖麻种子发芽生长和榨油后的蓖麻油质量影响不同,因此对产生机械损伤的蓖麻种子进行识别分类非常重要。提出了基于卷积神经网络的蓖麻种子损伤分类算法。以种壳缺失、裂纹和完整蓖麻种子（无损伤）的分类为例,构建了蓖麻种子训练集和测试集,搭建2个卷积层（每个卷积层8个卷积核）、2个池化层和1个全连接层（128个节点）,实现分类。为提高分类的准确性和实时性,调整网络结构以及优化批量尺寸参数,得到较优的网络结构和批量尺寸;利用上下左右翻转扩充样本,改变优化器、学习率以及正则化系数对该网络进行组合试验,获得准确率及效率较优的组合。通过Dropout优化减小卷积神经网络模型的过拟合。试验结果表明：卷积层为5层、池化层为5层、批量尺寸为32时,该网络模型平均测试准确率为92.52%。在组合试验中,Sgdm优化器更新网络可以提高网络的分类性能;数据扩增可以增加样本的多样性,减小过拟合现象;通过Dropout优化卷积神经网络模型的过拟合;选择学习率为0.01,正则化系数为0.0005时,模型分类准确率达到94.82%,其中种壳缺失蓖麻种子准确率为95.60%,裂纹蓖麻种子准确率为93.33%,完整蓖麻种子准确率为95.51%,平均检测单粒蓖麻种子的时间为0.1435s。最后,开发蓖麻种子损伤分类系统,验证结果为：种壳缺失蓖麻种子的准确率为96.67%,裂纹蓖麻种子的准确率为80.00%,完整蓖麻种子的准确率为86.67%。该卷积神经网络模型在损伤蓖麻种子分类时具有较高的识别准确率,可在蓖麻种子在线实时分类的检测系统中应用。     

基于改进YOLOv3的田间复杂环境下菠萝拾捡识别研究

为实现果实拾捡机器人在光照不均、菠萝与周围环境的颜色相似性及果实间的遮挡和重叠等田间复杂环境下对单类别菠萝的快速准确识别,提出采用深度学习下的深层残差网络改进YOLOv3卷积神经网络结构,通过单个卷积神经网络遍历整个图像,回归果实的位置,将改进的YOLOv3的3个尺度检测分别融合相同尺度模块特征层的信息,在保证识别准确率的情况下,采用多尺度融合训练网络实现田间复杂环境下端对端的单类别菠萝果实检测。最后,对改进的算法进行性能评价与对比试验,结果表明,该算法的检测识别率达到95%左右,较原始方法检测性能提升的同时,检测速度满足实时性要求,该研究为拾捡果实机器人在复杂环境下提高识别菠萝果实的工作效率和环境适应性提供理论基础。     

基于改进轻量级卷积神经网络MobileNetV3的番茄叶片病害识别

番茄病害的及时检测可有效提升番茄的质量和产量.为实现番茄病害的实时无损伤检测,本研究提出了一种基于改进MobileNetV3的番茄叶片病害分类识别方法.首先选择轻量级卷积神经网络Mobile?NetV3,在Image Net数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对番茄叶片病害识别的模型上并做微调处理.采用相同...     

LiDAR单木分割辅助的无人机影像CNN+EL树种识别

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法.首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积...     

基于深度残差网络的番茄叶片病害识别方法

传统深度学习模型在用于蔬菜病害图像识别时,存在由于网络梯度退化导致的识别性能下降问题。为此,本文研究了一种基于深度残差网络模型的番茄叶片病害识别方法。该方法首先利用贝叶斯优化算法自主学习网络中难以确定的超参数,降低了深度学习网络的训练难度。在此基础上,通过在传统深度神经网络中添加残差单元,解决了由于梯度爆炸/消失造成的过深层次病害识别网络模型性能下降的问题,能够实现番茄叶片图像的高维特征提取,根据该特征可进行有效病害鉴定。试验结果表明,本研究中基于超参数自学习构建的深度残差网络模型在番茄病害公开数据集上取得了良好的识别性能,对白粉病、早疫病、晚疫病和叶霉病等4种番茄叶片常见病害的识别准确率达到95%以上。本研究可为快速准确识别番茄叶片病害提供参考。     

基于迁移学习与卷积神经网络的玉米植株病害识别

大数据背景下产生了海量图像数据,传统的图像识别方法识别玉米植株病害准确率较低,已远远不能满足需求。卷积神经网络作为深度学习中的常用算法被广泛用于处理机器视觉问题,能自动识别和提取图像特征。因此,本研究提出一种基于数据增强与迁移学习相结合的卷积神经网络识别玉米植株病害模型。该算法首先通过数据增强方法增加数据,以提高模型的泛化性和准确率;再构建基于迁移学习的卷积神经网络模型,引入该模型的训练方式,提取病害图片特征,加速卷积神经网络的训练过程,降低网络的过拟合程度;最后将该模型运用到从农田采集的玉米病害图片,进行玉米病害的精确识别。识别试验结果表明：使用数据增强与迁移学习的卷积神经网络优化算法对玉米主要病害（玉米大斑病、小斑病、灰斑病、黑穗病及瘤黑粉病）的平均识别准确度达96.6%,和单一的卷积神经网络相比,精度提高了25.6%,处理每张图片时间为0.28s,比传统神经网络缩短了将近10倍。本算法的精确度和训练速度上比传统卷积神经网络有明显提高,为玉米等农作物植株病害的识别提供了新方法。     

基于树莓派及深度学习的柑橘识别系统设计

随着现代农业技术的发展,柑橘的生产与采收自动化是必然趋势,而柑橘的目标识别是实现采摘自动化的重要环节。提出一种基于树莓派的柑橘识别系统,以树莓派作为软件程序平台,应用Python语言构建卷积神经网络模型,利用TensorFlow平台实现柑橘的识别。通过机器视觉采集柑橘树的相关数据,结合深度学习算法,对柑橘树上的柑橘进行识别及计数。经过测试,识别正确率约为92.4%。此外,利用GPS模块进行识别位置定位,确定区域内的柑橘密度及使用光照强度传感器测量环境光照强度对图像进行直方图均衡化处理,降低光照对柑橘识别的影响。