[发明专利]基于卷积神经网络与迁移学习的国兰种类识别方法及系统在审
| 申请号： | 202110240248.5 | 申请日： | 2021-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN112966738A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 吴鹏;张子赫;易晓梅;章林焓 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宁波市鄞州盛飞专利代理事务所(特殊普通合伙) 33243 | 代理人： | 龙洋;洪珊珊 |
| 地址： | 311300 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机视觉技术领域，提供了一种基于卷积神经网络与迁移学习的国兰种类识别方法，包括步骤：通过预设方式获取国兰的图片；将获取的国兰图片经过预设训练结果模型进行识别，并获得国兰的种类识别结果。建立预设训练结果模型的步骤为：通过预设方式获取国兰各个类别的图像信息，并建立国兰图像数据集；对国兰图像数据集中的图像信息进行预处理；通过国兰图像数据集对预设识别网络模型进行训练，得到预设训练结果模型。本发明的优点在于通过使用深层的Inception‑Resnet‑v2网络提取国兰图像信息，更加利于国兰的图像识别，并且通过基于模型的迁移学习方法加快训练速度并且使得国兰识别的准确率提高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 迁移 学习 种类 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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