[发明专利]一种基于神经网络和迁移学习的水果图像分类方法及装置在审
| 申请号： | 201811120209.6 | 申请日： | 2018-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN109272045A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 王卫星;黄仲强;姜晟;赖俊桂;韩清春 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 510630*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络和迁移学习的水果图像分类方法及装置，该方法包括：将待分类的图像进行预处理，经预处理后再结合SMOTE算法进行数据增强；将数据增强后的图像的像素点进行BN批量归一化操作，使所述像素点符合正态分布；将所述正态分布的像素点输入基于神经网络和迁移学习的水果图像分类模型，输出所述图像的分类结果。该方法可解决对输入的任意尺寸图像进行分类，该方法依赖基于神经网络和迁移学习的水果图像分类模型，提高识别和分类效率，降低大量时间成本，可靠性高。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 水果图像 像素点 迁移 正态分布 预处理 分类 分类模型 数据增强 图像 学习 归一化操作 识别和分类 尺寸图像 分类结果 时间成本 算法 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络和迁移学习的水果图像分类方法，其特征在于，包括：将待分类的图像进行预处理，经预处理后再结合SMOTE算法进行数据增强；将数据增强后的图像的像素点进行BN批量归一化操作，使所述像素点符合正态分布；将所述正态分布的像素点输入基于神经网络和迁移学习的水果图像分类模型，输出所述图像的分类结果。
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