[发明专利]一种基于卷积神经网络的香烟真伪鉴别方法在审
| 申请号： | 201811365689.2 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109543586A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 储荣;王敏 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210098 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的香烟真伪鉴别方法，包括以下步骤：a)获取原始图像；b)对原始图像进行预处理；c)将预处理后的图像输入卷积神经网络中的第一个卷积层和池化层；d)将上一层的输出结果输入到卷积神经网络中的子网络；e)将上一层的输出结果输入到卷积神经网络中交替分布的卷积层和池化层；f)将上一层的输出结果输入到卷积神经网络中的全连接层；g)将上一层的输出结果输入到卷积神经网络中的Softmax层；h)输出香烟真伪分类结果。本发明能够很好的提取图像的特征，且只对子网络结构计算各层残差以减少计算量，对香烟真伪的鉴别也比较高效。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 输出结果 香烟 预处理 原始图像 真伪鉴别 池化 卷积 真伪 分类结果 计算各层 交替分布 提取图像 图像输入 网络结构 计算量 连接层 子网络 残差 鉴别 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的香烟真伪鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取原始图像；步骤2，对原始图像进行预处理；步骤3，将预处理后的图像输入卷积神经网络中的第一个卷积层和池化层；步骤4，将上一层的输出结果输入到卷积神经网络中的子网络；步骤5，将上一层的输出结果输入到卷积神经网络中交替分布的卷积层和池化层；步骤6，将上一层的输出结果输入到卷积神经网络中的全连接层；步骤7，将上一层的输出结果输入到卷积神经网络中的Softmax层；步骤8，输出鉴别结果。
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