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基于ResNet34模型的真假烟识别方法--以中华烟(软、硬)为例
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作者 赵海峰 卜卫超 王首捷 《中国食品工业》 2023年第14期77-80,共4页
专卖稽查工作人员现场检查卷烟过程中,一般选用感观鉴别法对卷烟真伪进行判断,该方法对专卖稽查人员的技术水平和熟练程度要求较高,使用过程中存在识别准确度不高、耗时过长等问题。本文提出了一种基于Res Net34模型的真假烟识别方法,... 专卖稽查工作人员现场检查卷烟过程中,一般选用感观鉴别法对卷烟真伪进行判断,该方法对专卖稽查人员的技术水平和熟练程度要求较高,使用过程中存在识别准确度不高、耗时过长等问题。本文提出了一种基于Res Net34模型的真假烟识别方法,以中华烟(软、硬)为例进行真假卷烟分类识别训练。训练发现,针对中华(硬),当训练轮次超过20次时训练集准确率稳定保持在99%;针对中华(软),当训练轮次超过30次时测试集准确率稳定保持在99%。为保证得到最优模型,本文最终选择训练轮次为40次,验证集通过训练而保存得到的40个模型进行验证,最终在最优模型上准确率均为100%。试验结果表明,使用Res Net34模型对真烟和假烟进行分类识别,具有较高的识别准确度和可靠性,该方法将极大助力现场鉴别、现场执法数字化转型。 展开更多
关键词 深度学习 真假烟识别 ResNet34 卷烟产品
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