[发明专利]一种基于卷积神经网络的烟丝组分识别方法及装置在审
| 申请号： | 201710833874.9 | 申请日： | 2017-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN107578067A | 公开（公告）日： | 2018-01-12 |
| 发明（设计）人： | 董浩;周明珠;邢军;王锦平;周德成;李晓辉 | 申请（专利权）人： | 国家烟草质量监督检验中心 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司41119 | 代理人： | 吴敏 |
| 地址： | 450001 河南省*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的烟丝组分识别方法及装置，属于烟丝组分识别技术领域。本发明通过分别采集设定数量的叶丝、梗丝、膨胀叶丝和再造烟叶丝样本的图像，并将各样本图像裁剪为设定大小的图像；建立卷积神经网络，从裁剪后的样本图像中选取一定数量的叶丝、梗丝、膨胀叶丝和再造烟叶丝图像作为训练集，利用训练集对所建立的卷积神经网络进行迭代训练；最后将每一张待识别的烟丝图像裁剪为N个设定大小的图像，将裁剪后的N个图像输入到训练好的卷积神经网络中，以实现对待识别的烟丝图像的识别。本发明通过采集完整的烟丝组分特征，根据完整的烟丝组分特征利用卷积神经网络对烟丝组分进行识别，提高了烟丝组分识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 烟丝 组分 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的烟丝组分识别方法，其特征在于，该识别方法包括以下步骤：1)分别采集设定数量的叶丝、梗丝、膨胀叶丝和再造烟叶丝样本的图像，并将各样本图像裁剪为设定大小的图像；2)建立卷积神经网络，从裁剪后的样本图像中选取一定数量的叶丝、梗丝、膨胀叶丝和再造烟叶丝图像作为训练集，利用训练集对所建立的卷积神经网络进行迭代训练；3)将每一张待识别的烟丝图像裁剪为N个设定大小的图像，将裁剪后的N个图像输入到训练好的卷积神经网络中，以实现对待识别的烟丝图像的识别。
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