[发明专利]一种基于深度迁移学习模型的蘑菇识别方法有效
| 申请号： | 202010437569.X | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111611924B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 黄英来;沈若兰;孙晓芳;孙海龙;于慧伶;孟诗语 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/771;G06V20/10;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 高媛 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迁移学习模型的蘑菇识别方法，将基于深度学习的迁移学习与蘑菇识别相融合，通过迁移学习经典模型后，挑选精确率最高模型并对其进行模型调整，提取图像数据中的向量特征得到识别结果。本发明保留图像背景等环境因素实验得到95.1％的精确率，同时通过混合矩阵图像说明了对于每类蘑菇识别率均达到了较高的水平，可以说明迁移学习对不同复杂环境处理，模型鲁棒性强的优势。本发明对提取特征进行不同维度的数据降维处理，同时引入多种机器学习方法进行分类。从训练模型时间参数与验证集精确率参数对结果进行对比分析，保证了实验对比的多样性与图像识别的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 模型 蘑菇 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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