基于神经网络的珍稀红木图像识别技术

木材识别是木材交易和珍稀植物保工作中的一项重要技术。该文提出了一种木材图像识别的方法,首先利用30X放大镜获取木材横切面的图像,设计了一个5层的CNN神经网络,对12种木材的材种进行识别。实验中训练数据的分类正确率达到了80%,验证数据的分类正确率最高达到了70%。