[发明专利]一种基于深度学习的苹果分级识别方法在审
| 申请号： | 202010538807.6 | 申请日： | 2020-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN111915704A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 王健;苏丽丽;郝曼均;谢鹏飞;娄健童;陈佳怡 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06T11/40 | 分类号： | G06T11/40;G06T7/90;G06T7/62;G06T7/136;G06T7/13;G06T7/11;G06T7/00;G06T5/00;G06K9/62;G06F16/951 |
| 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学习的苹果分级识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、构建苹果训练数据集：1、爬取苹果图像数据；2、图像预处理；步骤二、苹果目标检测：1、选取步骤一构建的苹果数据集中的苹果图作为检验数据，利用Darknet框架进行数据训练；2、完成训练后，利用手机拍摄苹果照片，对该图进行苹果位置检测，并进行标注；步骤三、苹果表面缺陷检测：以截图后的单张苹果图片为输入图像，将每个定位到的苹果进行单独提取，针对四种表面缺陷进行定位；步骤四、苹果分级识别。相比于现有技术，本发明具有如下优点：1、更轻量级；2、扩展性强；3、更贴近生活需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 苹果 分级 识别 方法 | ||
【主权项】：
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