[发明专利]一种基于深度神经网络的菊花识别方法在审
| 申请号： | 201710588673.7 | 申请日： | 2017-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN107491733A | 公开（公告）日： | 2017-12-19 |
| 发明（设计）人： | 袁培森;黎薇;熊迎军;任守纲;徐焕良 | 申请（专利权）人： | 南京农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210095 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的菊花识别方法，包括以下步骤(1)菊花图像原始数据的采集和预处理，并构成训练集样本；(2)构建深度神经网络模型；(3)待识别菊花的图像采集，并对图像进行裁剪和缩放，将图像转化成RGB形式输入到深度神经网络的模型中；(4)将测试样本利用训练完成的神经网络的模型得出识别菊花的类型。本发明设计的卷积神经网络层数一共6层，识别的菊花分为五种类型，相比现有花朵种类识别系统及其方法，极大的提高了图像的识别准确率和解决现有技术对于菊花识别困难的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 菊花 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度神经网络的菊花识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)菊花图像原始数据的采集和预处理，并构成训练集样本；(2)构建深度神经网络模型；(3)待识别菊花的图像采集，并对图像进行裁剪和缩放，将图像转化成RGB形式输入到深度神经网络的模型中；(4)将测试样本利用训练完成的神经网络的模型识别菊花的类型。
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