[发明专利]一种冰箱用果蔬识别神经网络训练系统在审
| 申请号： | 201711051554.4 | 申请日： | 2017-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN109726729A | 公开（公告）日： | 2019-05-07 |
| 发明（设计）人： | 许亚夫 | 申请（专利权）人： | 许亚夫 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 110179 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明一种冰箱用果蔬识别神经网络训练系统，由输入模块、计算模块、人机界面等部分构成，输入模块主要负责输入采集到的图片信息及相应的实际果蔬名称；计算模块主要负责完成神经网络计算，将神经网络计算结果与实际值相比较来进一步训练神经网络中的参数；人机界面主要负责与用户交互，实时反映神经网络中的各项参数与神经网络计算的准确程度等数据；输入模块中输入的图片信息必须包含大量冰箱内实际拍摄的图片；神经网络算法采用一种两个卷积神经网络集成学习的方法来强化颜色信息对果蔬识别的影响。本发明可以使得冰箱果蔬种类的识别率有一定提升；不仅加快了网络训练的速度，而且使得网络有更加泛化的识别能力，避免因为样本集较小过拟合。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络计算 果蔬识别 输入模块 冰箱 人机界面 神经网络训练 计算模块 图片信息 果蔬 卷积神经网络 神经网络算法 训练神经网络 集成学习 神经网络 输入采集 网络训练 颜色信息 用户交互 识别率 样本集 拟合 拍摄 网络 图片 | ||
【主权项】：
1.一种冰箱用果蔬识别神经网络训练系统，由输入模块、计算模块、人机界面等部分构成，其中输入模块主要负责输入采集到的图片信息及相应的实际果蔬名称；计算模块主要负责完成神经网络计算，将神经网络计算结果与实际值相比较来进一步训练神经网络中的参数；人机界面主要负责与用户交互，实时反映神经网络中的各项参数与神经网络计算的准确程度等数据；所述的输入模块中输入的图片信息必须包含大量冰箱内实际拍摄的图片；所述的神经网络算法采用一种两个卷积神经网络集成学习的方法来强化颜色信息对果蔬识别的影响。
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