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基于卷积神经网络的雪茄烟支图像识别与计数
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作者 谭再钰 王剑 +7 位作者 潘勇 贾梦珠 吴创 吴英乔 郭霜 蔡尧 王靖渊 施友志 《中国烟草学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期110-118,共9页
【目的】为解决雪茄烟支人工清点工序繁琐、耗时较长等问题。【方法】以不同形状成品雪茄烟支为对象,通过电荷耦合器件获取雪茄烟支端面图像,利用卷积神经网络的表征学习功能提取雪茄烟支图像中的高水平特征,并人工标注图像中的雪茄烟支... 【目的】为解决雪茄烟支人工清点工序繁琐、耗时较长等问题。【方法】以不同形状成品雪茄烟支为对象,通过电荷耦合器件获取雪茄烟支端面图像,利用卷积神经网络的表征学习功能提取雪茄烟支图像中的高水平特征,并人工标注图像中的雪茄烟支,经过大量样本图像训练,建立雪茄烟支图像识别与计数的实例分割模型。【结果】雪茄烟支图像识别计数模型能有效识别各种形状烟支和特殊用途烟支,识别计数准确率达到99.04%,图像识别计数较人工目数计数效率提升169.53%。【结论】本研究建立的模型及方法在雪茄烟支识别入库、计数核验方面具有较好的实用性。 展开更多
关键词 雪茄烟支 电荷耦合器件 卷积神经网络 图像识别技术 图像识别计数模型
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