【摘 要】
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食材检测作为智能冰箱的重要组成部分,根据冰箱内摄像头拍摄的图像,能够检测出储存的食材种类,进而实现冰箱箱室温度的自动控制。针对传统图像分类算法存在过程繁琐、工作量大、运行效率低、误识率高等问题,提出了一种基于改进的GoogLeNet卷积神经网络的冰箱果蔬图像分类算法。此算法直接将冰箱内拍摄的果蔬图片作为输入,通过卷积、池化等操作自主地由低层到高层提取果蔬图像的特征,能够强化重要通道特征,弱化非重要
【机 构】
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中国石油大学(华东)控制科学与工程学院
【出 处】
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第41届中国控制会议论文集（13）
论文部分内容阅读
食材检测作为智能冰箱的重要组成部分,根据冰箱内摄像头拍摄的图像,能够检测出储存的食材种类,进而实现冰箱箱室温度的自动控制。针对传统图像分类算法存在过程繁琐、工作量大、运行效率低、误识率高等问题,提出了一种基于改进的GoogLeNet卷积神经网络的冰箱果蔬图像分类算法。此算法直接将冰箱内拍摄的果蔬图片作为输入,通过卷积、池化等操作自主地由低层到高层提取果蔬图像的特征,能够强化重要通道特征,弱化非重要通道特征。并且能够避免梯度消失导致的模型收敛速度慢的问题,提高运行效率。为了验证该算法的有效性,在冰箱果蔬图像数据集上进行了实验,通过实验结果对比表明,该算法在冰箱果蔬图像分类上,能够有效提高分类正确率,并且能够避免梯度消失,提高运行效率,具有较好的分类效果。
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