【摘 要】
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针对传统基于内容的识别方法在特征提取方面存在计算复杂、特征不可迁移等问题,为避免光照条件、重叠及其他遮挡等因素对图像识别的影响,以LeNet卷积神经网络作为基础,对其结
【机 构】
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芜湖职业技术学院,内蒙古民族大学机械工程学院
【基金项目】
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2017年安徽省高校科学研究项目(编号:KJ2017A560);2017年高校优秀青年人才支持计划项目(编号:gxyqZD2017141);2016年安徽省质量工程项目(编号:2016ckjh224);芜湖职业技术学院科技创新团队(编号:Wzykj2018A02)
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针对传统基于内容的识别方法在特征提取方面存在计算复杂、特征不可迁移等问题,为避免光照条件、重叠及其他遮挡等因素对图像识别的影响,以LeNet卷积神经网络作为基础,对其结构进行改进,设计了一种基于改进LeNet卷积神经网络的苹果目标识别模型,并利用该模型对不同场景的苹果图像进行识别训练与验证。结果表明:该网络模型可有效实现苹果图像的识别,对独立果实、遮挡果实、重叠果实以及相邻果实的识别率分别为96.25%,91.37%,94.91%,89.56%,综合识别率达到93.79%。与其他方法相比,该算法具有较强的
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