[发明专利]一种基于图像识别技术的珍贵木材识别系统及方法有效
| 申请号： | 201910793961.5 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110503051B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 孙永科;邱坚;王宪;沈华杰;何海珊;何鑫;林启招 | 申请（专利权）人： | 西南林业大学 |
| 主分类号： | G06V20/60 | 分类号： | G06V20/60;G06V10/774;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人： | 段宇 |
| 地址： | 650224 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像识别技术的珍贵木材识别系统，包括图像采集设备、输入层、神经网络模型INCEPTION‑V3中间层、数据降维LDA模型和K‑NN分类器，构建以神经网络模型结构包括输入层、INCEPTION‑V3中间层、输出层；所述输入层依次与INCEPTION‑V3中间层、输出层相连接，所述数据降维LDA模型的输入端与输出层的输出端相连接；所述输入层用于将300×300像素进行缩放至224×224像素的图像预处理；本发明提供一款以解决云南地区的常见25种珍贵木材的智能识别，提高简单实用的使用工具的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 识别 技术 珍贵 木材 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于图像识别技术的珍贵木材识别系统，包括图像采集设备、输入层、神经网络模型INCEPTION-V3中间层、数据降维LDA模型和K-NN分类器，其特征在于：构建以神经网络模型结构包括输入层、INCEPTION-V3中间层、输出层；所述输入层依次与INCEPTION-V3中间层、输出层相连接，所述数据降维LDA模型的输入端与输出层的输出端相连接；/n所述输入层用于将300×300像素进行缩放至224×224像素的图像预处理；/n所述INCEPTION-V3中间层用于将预处理后的图像进行卷积、池化操作后得到多维矩阵数据；/n所述输出层用于对多维数据矩阵进行数据降维，同时偏平化输出一维数组；/n所述输出层为采用Python中的flatten方法构建的数据降维LDA模型，使用需要识别的25种木材的特征数据，训练出LDA的特征映射模型，用来对51200个图片的特征进行降维。/n
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