基于改进卷积自编码机的油茶果图像识别研究

编号 zgly0001667205

文献类型 期刊论文

文献题名 基于改进卷积自编码机的油茶果图像识别研究

作者 张习之  李立君 

作者单位 中南林业科技大学机电工程学院 

母体文献 林业工程学报 

年卷期 2019年03期

年份 2019 

分类号 S794.4  TP391.41  TP18 

关键词 油茶果  图像识别  深度学习  卷积神经网络  自编码机 

文摘内容 为进一步提高油茶果识别的速度与精度,提出一种基于改进卷积自编码机神经网络的油茶果图像识别方法。该方法以非对称分解卷积核提高训练速度,以输出端重构输入端的直连训练方式减少信息损失;利用改进的自编码机训练不同颜色通道的图像,随后在共享层中利用金字塔池化算法融合高阶特征,利用softmax算法构建分类器。结合selective-search算法生成候选区域,并对其进行筛选,利用训练好的网络设计油茶果果实图像检测器验证算法的实用性。改进算法100次迭代所需时间为166 s,平均识别准确率为90.4%;改进模型收敛性能较好,学习能力强,经过10次迭代之后即可达到85%的识别准确率,在样本数目为200的小数据集上可达到82%的识别准确率;同时,检测器的搭建验证了算法的有效性,在2 s内即可实现对单张实际图像上目标区域的检测,总体识别精度为87%,使得算法具有一定的实时检测能力。试验结果证明,改进后的算法具有较高的识别准确率与学习能力,以及一定的实用性,可为油茶果图像识别提供参考。