【摘 要】
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中国是世界最大的水果产区和消费市场。随着全国各地水果市场的不断发展,水果超市越来越多,水果的品种之多也可谓是令人“眼花缭乱”。人工智能是各行业未来的发展方向,水果的智能化识别应用是水果行业的发展方向,将水果识别应用于水果超市能够节省人力,并且随着无人超市的普及,水果的智能化识别应用会使得无人超市更加完善。因此利用计算机技术来识别水果具有十分重要的应用价值,水果图像自动识别是水果市场智能化发展的一个
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中国是世界最大的水果产区和消费市场。随着全国各地水果市场的不断发展,水果超市越来越多,水果的品种之多也可谓是令人“眼花缭乱”。人工智能是各行业未来的发展方向,水果的智能化识别应用是水果行业的发展方向,将水果识别应用于水果超市能够节省人力,并且随着无人超市的普及,水果的智能化识别应用会使得无人超市更加完善。因此利用计算机技术来识别水果具有十分重要的应用价值,水果图像自动识别是水果市场智能化发展的一个重要内容。论文提出了一种基于LA-SC卷积神经网络的水果识别方法,该方法可用于多种类水果的识别,论文的主要研究内容如下:（1）针对机器学习方法中人工提取特征存在的缺陷,提出了一种基于卷积神经网络的水果识别模型,并且针对卷积神经网络中的卷积层存在大量参数而导致网络计算量大进而影响水果识别速度的问题,进一步提出了分步卷积（SC）结构,将卷积操作分为两步进行,该方法能够有效降低网络结构中的参数量,提高网络识别速度。通过实验验证了提出的卷积神经网络模型相比于机器学习方法在水果图像的识别上具有更好的效果,此外分步卷积能够在保证网络模型识别准确率的前提下提高水果识别速度。（2）针对卷积神经网络中进行下采样的池化层所存在的由于先验知识而影响其提取特征的重要性问题,在分步卷积神经网络的基础上提出了一种用局部适应性模块（LA）来替换池化层进行下采样的方法。该方法通过LA模块能够学习到一种自适应的权重值,对局部区域的特征进行加权以获得一个能够充分表达局部区域的信息特征值。实验结果表明此方法在一定程度上避免了在采样过程中加入先验知识而导致特征提取的不充分,并获得了更佳的识别效果。本文将局部适应性模块与分步卷积共同引入提出的卷积神经网络模型中,构成了基于LA-SC卷积神经网络结构。实验结果表明该网络结构与普通卷积神经网络相比,不仅能够获得更好的识别效果,并且保证了模型的识别速度。本文也基于此网络模型设计实现了一个水果识别系统。
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