【摘 要】
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葡萄品种质量检测需要识别多类别的葡萄,而葡萄图片中存在多种景深变化、多串等多种场景,单一预处理方法存在局限导致葡萄识别的效果不佳。实验的研究对象是大棚中采集的15个
【机 构】
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华中农业大学信息学院,湖北省农业大数据工程技术研究中心,华中农业大学工学院
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葡萄品种质量检测需要识别多类别的葡萄,而葡萄图片中存在多种景深变化、多串等多种场景,单一预处理方法存在局限导致葡萄识别的效果不佳。实验的研究对象是大棚中采集的15个类别的自然场景葡萄图像,并建立相应图像数据集Vitis-15。针对葡萄图像中同一类别的差异较大而不同类别的差异较小的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的多尺度葡萄图像识别方法。首先,对Vitis-15数据集中的数据通过三种方法进行预处理:旋转图像的数据扩增方法、中心裁剪的多尺度图像方法以及前两种方法的数据融合方法;然后,采用迁移学习方法和
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