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题名基于深度学习的水果图像识别系统
被引量:4
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作者
刘春妹
高洪民
王学田
韩聪蓉
刘栖
沈婕
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机构
北京理工大学信息与电子学院
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出处
《微波学报》
CSCD
北大核心
2020年第S01期427-430,共4页
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基金
教育部产学研合作协同育人(201902094001)
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文摘
设计了一个基于深度学习网络的水果图像识别系统,并在TI的工业派开发板上加以实现。形成了一个摄像头实时采集图片、分类网络处理图片、分类结果实时显示的水果图像识别系统。整体设计内容主要包括三个部分,首先是深度学习网络的设计与搭建,采用了稀疏化的CNN网络,主要包含卷积层、池化层以及全连接层的设计。另外对卷积层的权重进行了稀疏化设计,降低模型复杂度。其次是硬件电路设计,主要运用开发板的USB模块、串口模块、网络接口模块、HDMI视频输出模块,将摄像头、开发板、显示屏连接起来,搭建完整的硬件系统。最后是系统软件设计,主要包括深度学习的模型训练与导入部分,基于TIDLAPI,目标水果信息的获取与显示实现等。
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关键词
目标特性水果识别
稀疏网络设计
多角度识别
新零售
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Keywords
Fruit Recognition
Sparse Network Design
Multi-angle Recognition
New Retail
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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