基于改进深度置信网络的水果分类识别方法

来源：湖北农业科学杂志2024年第8期北京时间：

作者：郭迎娣1, 赵超宇2

单位：1.烟台职业学院智能控制系,山东 烟台 264670; 2.山东农业大学农学院,山东 泰安 271001

摘要：为了解决现有水果分类识别方法存在的识别精度低等问题。基于水果分类识别系统,提出了一种用于不同水果分类识别的改进深度置信网络。通过2路深度置信网络将不同特征图像作为输入,使用SoftMax对输出分类。与常规分类识别方法相比,所提方法能较准确地实现不同水果的分类识别,多特征融合识别准确率最高,识别准确率为98.75%,满足水果分类识别的需要。通过优化现有深度学习方法,可有效提高该方法的性能。

关键词：水果识别,自动检测,深度置信网络,多特征融合,SoftMax分类器

基金资助：烟台职业学院校本科研项目（2023XBZC035）; 山东省教育厅教育课题项目（2014zcj081）