[发明专利]一种基于深度学习的陈皮检测方法

摘要

陈皮，越陈越香，极具养生药用价值。古人说“百年陈皮，千年人参。”陈皮是越长久，价值越高，价格也越昂贵。不同时期，不同年份的陈皮，其中药价值相差甚远，年份越长价值越高。传统的陈皮检测方法主要是人工筛选，考虑到陈皮的经济价值，并且随着中药在保健养生的作用以及深度学习技术的发展，利用视频图像的深度学习技术对目标进行检测的研究也越来越热门，我们提出一种新的基于深度学习的陈皮检测方法，这将有利于中药的推广和应用。

主权项

一种基于深度学习的陈皮检测方法，其特征在于: 包括如下步骤： 步骤一：用800万像素摄像机获取从一年期到二十年期的陈皮原始图像作为样本图像； 步骤二：使用SOBEL算子对样本图像进行处理得到图像的边缘，再经过人工筛选的方法，提高样本识别率，其中边缘像素点的编码是[1，0]T,非边缘像素点的编码是[0，1]T，并以此作为训练样本的目标向量对LVQ神经网络进行训练；步骤三：用800万像素摄像机获取目标图像作为实测图像；步骤四：计算图像中各点的中值特征量、方向性信息特征量和KRISCH算子方向特征量，将这三个量作为LVQ神经网络的输入信号;步骤五：将经过训练的LVQ神经网络对图像的边缘进行检测；步骤六：将步骤三获取的实测图像输入训练好的深度卷积网络，判定哪些候选窗口属于陈皮，那些属于背景。