典型文献
基于机器视觉的生鲜牛肉冷藏时间识别研究
文献摘要：
为解决生鲜牛肉冷藏时间人为识别误差大且无法量化的问题,该研究以4种冷藏时间共400块切片生鲜牛肉为研究对象,通过图像采集系统获取样本图像后搭建基于GoogLeNet的改进模型进行生鲜牛肉冷藏时间识别,并在此基础上引入迁移学习理论和数据增强技术来提高目标识别准确率.结果显示,该模型对测试集图像数据识别准确率为91.18％,迁移学习机制辅以数据增强技术能有效缓解复杂网络模型过拟合问题,并且在相同环境下的对比实验中,对生鲜牛肉冷藏时间的识别准确率优于反向传播式神经网络、深度卷积网络及GoogLeNet原始模型,可实现高效率、高准确性的生鲜牛肉冷藏时间识别,为生鲜牛肉的运输贮存安排及环境设置提供参考.
文献关键词：
机器视觉;卷积神经网络;迁移学习;数据增强技术;牛肉检测
中图分类号：
作者姓名：
张茹;张奋楠;周星宇;俞经虎
作者机构：
江南大学 机械工程学院,江苏 无锡,214122;江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江苏 无锡,214122
文献出处：
引用格式：
[1]张茹;张奋楠;周星宇;俞经虎-.基于机器视觉的生鲜牛肉冷藏时间识别研究)[J].食品与发酵工业,2022(18):75-80
A类：
生鲜牛肉,牛肉检测
B类：
机器视觉,冷藏时间,识别误差,图像采集系统,GoogLeNet,改进模型,迁移学习,学习理论,数据增强技术,目标识别,识别准确率,测试集,图像数据,数据识别,学习机制,复杂网络模型,过拟合,反向传播,深度卷积网络,贮存
AB值：
0.202832
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
