[发明专利]一种基于粗糙集理论候选框选择技术的枸杞图像识别定位方法有效
| 申请号： | 201910071932.8 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109784294B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 贾秀芳;李伟;王儒敬;王红艳;谢成军;黄河;张洁;陈天娇;胡海瀛;陈洪波;李娇娥;王敏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 230031 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于粗糙集理论候选框选择技术的枸杞图像识别定位方法，与现有技术相比解决了复杂环境下枸杞图像识别定位精准度低的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取；设定卷积神经网络；卷积神经网络的训练；待识别图像的获取；枸杞的识别定位。本发明改进了传统Faster‑RCNN中候选框选择的方法，降低候选框被误删或者漏删的情况，增强了数据的可靠性，从而保证了对枸杞图像识别和定位的精准度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粗糙 理论 候选 选择 技术 枸杞 图像 识别 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于粗糙集理论候选框选择技术的枸杞图像识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤：11)训练样本的获取：获取训练样本数据，训练样本数据为400张双目视觉获取的图像；12)设定卷积神经网络：设定卷积神经网络的层次、层数和各层属性；13)卷积神经网络的训练：将训练样本输入卷积神经网络进行训练；14)待识别图像的获取：获取待识别图像，待识别图像为双目视觉获取的图像；15)枸杞的识别定位：将待识别图像输入卷积神经网络，通过卷积神经网络识别定位枸杞。
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