[发明专利]基于卷积神经网络的竹片图像分类方法在审
| 申请号： | 202011356797.0 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112270385A | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 胡峻峰;张志超;鹿文麟;王凯;于玺;李文峰 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于卷积神经网络的竹片图像分类方法，属于图像识别技术领域。本发明是为了解决现有的竹片检测方法存在竹片本身缺陷的检测准确率较低且耗时较长的问题。本发明首先利用竹片图像数据集对多个卷积神经网络中的每个卷积神经网络模型进行训练和验证；通过混淆矩阵对测试集下每个卷积神经网络的准确率进行对比；确定识别准确率最高的一个卷积神经网络，作为竹片图像分类卷积神经网络；然后利用竹片图像分类卷积神经网络进行竹片图像分类。本发明主要用于竹片图像的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 竹片 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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