[发明专利]一种红枣外观品质分类方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910582692.8 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110309879A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 耿磊;马鸣帅;肖志涛;张芳;吴骏;刘彦北;王雯 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 天津市西青区宾水*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种红枣外观品质分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集红枣原始图像；对所述红枣原始图像进行预处理，提取所述红枣原始图像的感兴趣区域，并对所述感兴趣区域进行归一化尺寸操作，得到相同尺寸大小的红枣图像的感兴趣区域图像；利用优化的卷积神经网络对所述红枣图像的感兴趣区域图像进行训练，得到训练好的红枣外观品质分类模型；用所述红枣外观品质分类模型对红枣图像进行测试，得到红枣外观品质的分类结果。本发明实施例实现了结合多通道加权和信息聚合机制的卷积神经网络对红枣外观品质的准确分类，解决了红枣分类品级定位不精确的问题，使得对红枣外观品质的分类效率提高。 | ||
| 搜索关键词： | 红枣 外观品质 原始图像 感兴趣区域图像 卷积神经网络 分类 感兴趣区域 存储介质 分类模型 图像 预处理 分类结果 分类效率 信息聚合 多通道 归一化 加权和 采集 测试 优化 | ||
【主权项】：
1.一种红枣外观品质分类方法，其特征在于，包括：采集红枣原始图像；对所述红枣原始图像进行预处理，提取所述红枣原始图像的感兴趣区域，并对所述感兴趣区域进行归一化尺寸操作，得到相同尺寸大小的红枣图像的感兴趣区域图像；利用优化的卷积神经网络对所述红枣图像的感兴趣区域图像进行训练，得到训练好的红枣外观品质分类模型；用所述红枣外观品质分类模型对红枣图像进行测试，得到红枣外观品质的分类结果；其中，所述优化的卷积神经网络为在34层残差网络结构的基础上，通过通道加权，网络增强包含有用信息的特征；并通过学习全局信息来抑制无用的特征，多通道信息聚合模块嵌入在网络中每个模块的末尾，以聚合各种不同感受野中的特征。
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