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以智能昆虫分目识别系统为背景,本文运用卷积神经网络原理提出基于Vgg16的昆虫图像识别方法,提高自然环境下昆虫的智能识别效率。本文利用Vgg16神经网络的预训练模型来进行昆虫图像的特征提取,从而实现昆虫的智能识别,仿真实验证明本优化算法确实对智能昆虫识别有着较高的应用价值。
基于机器学习的智能昆虫分目识别算法应用
【摘 要】
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以智能昆虫分目识别系统为背景,本文运用卷积神经网络原理提出基于Vgg16的昆虫图像识别方法,提高自然环境下昆虫的智能识别效率。本文利用Vgg16神经网络的预训练模型来进行昆虫图像的特征提取,从而实现昆虫的智能识别,仿真实验证明本优化算法确实对智能昆虫识别有着较高的应用价值。
【机 构】
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金陵科技学院软件工程学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2018年11期
【基金项目】
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江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目“转型发展背景下多元化多层次构建地方本科高校师资队伍研究”(2016SJD880028),江苏省教育科学研究所/现代教育技术研究所项目“基于MOOC(慕课)平台的应用型高校教学团队建设研究”(2017-R-52746)
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