[发明专利]一种蔬菜识别的方法及装置在审
| 申请号： | 201810868966.5 | 申请日： | 2018-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN109190476A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 张平均;刘洋 | 申请（专利权）人： | 福建工程学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州市博深专利事务所(普通合伙) 35214 | 代理人： | 林志峥 |
| 地址： | 350100 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种蔬菜识别的方法及装置，通过建立第一卷积神经网络模型，并采集每类蔬菜在不同场景下的图像，并构建相应的输入数据集，根据学习率自适应更新的梯度下降算法和所述输入数据集对所述第一卷积神经网络模型进行迭代训练，得到第二卷积神经网络模型，根据所述第二卷积神经网络模型进行蔬菜识别，提高了蔬菜识别的效率，通过随机梯度下降算法对第一卷积神经网络模型进行训练，能够确保训练得到的第二卷积神经网络模型能准确识别背景复杂下蔬菜的种类。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 输入数据集 下降算法 自适应更新 迭代训练 随机梯度 构建 采集 场景 图像 学习 | ||
【主权项】：
1.一种蔬菜识别的方法，其特征在于，包括步骤：S1、建立第一卷积神经网络模型；S2、采集每类蔬菜在不同场景下的图像，并构建相应的输入数据集；S3、根据学习率自适应更新的梯度下降算法和所述输入数据集对所述第一卷积神经网络模型进行迭代训练，得到第二卷积神经网络模型，根据所述第二卷积神经网络模型进行蔬菜识别。
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